Are There Adequate Incentives for Research and Innovation in the Plant Breeding Supply Chain?
Notice bibliographique
Résumé
The breeding supply chain has expanded with genomic technology to include basic research scientists and applied genomicists along with traditional plant breeders and farmers. Genomicists have focused on identifying specific DNA sequences or quantitative trait loci (QTL) that can be used as molecular markers. However, the use of molecular marker-assisted selection (MAS) by breeders in their programs requires the identified QTL to be reliably correlated with agronomically desirable traits. Replication research is critical for reducing the risk associated with the adoption of new marker-based (or QTL-based) selection strategies, but the applied scientists doing genomics research often do not have the incentives to do replication and other research required to verify the reliability of markers. The misalignment of incentives in the breeding supply chain can curtail the development of the projected advances in food production by genomics research. Using a sample of 24 genomic journals, we found more highly ranked journals tend to favor new research on identifying new QTL over replication research on previously identified QTL. Given that breeders will tend to adopt only those markers perceived to be reliable, the implicit lack of incentives for basic and applied genomic scientists to undertake replication research can impede agricultural innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».