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Enregistrement W4388931399 · doi:10.1002/csc2.21152

Increasing diversity among <i>Lens</i> species for improving biological nitrogen fixation in lentil

2023· article· en· W4388931399 sur OpenAlexaff
Ana Vargas, Linda Yuya Gorim, Kirstin E. Bett

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCultivarNitrogen fixationGermplasmInoculationGenetic diversityAgronomyRhizobiumHorticultureBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exotic germplasm is a key resource for reintroducing genetic variability into cultivars. We evaluated 36 accessions from cultivated lentil (Lens culinaris Medik.) and six related wild species inoculated with a commercial strain of Rhizobium leguminosarum bv. viciae under greenhouse conditions. The objective was to explore Lens species and/or accessions that can contribute higher biological nitrogen fixation ability to the lentil crop. A split plot design was used with either Rhizobium inoculation, added nitrogen (+N), or neither as the main plots, and accessions in subplots randomized in blocks. Two repeats of the experiment were evaluated at flowering for N fixation and nodulation characters, and two subsequent experiments, with a subset of 14 accessions, were evaluated at maturity for seed production, seed quality, and harvest index. Differences in phenotypic expression corresponded to specific accessions but not to any particular Lens species. CDC Greenstar had the highest N fixation among lentil cultivars and also had superior yield results compared to the added N treatment. When inoculated, wild accessions, including IG 72643 (Lens orientalis), displayed unique and multiple desirable characteristics compared to cultivars, including indeterminate nodulation, higher N translocation, stable yield compared to added N treatment, and exceptionally high protein concentration in seeds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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