New Directions for Strawberry Research in the 2020s
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the areas of strawberry breeding, production, and pest management are the subjects of new research presented every four years at the North American Strawberry Symposium (NASS).The NASS is an international conference hosted by the North American Strawberry Growers Association; the 2023 symposium was held in San Luis Obispo, California, USA.This editorial review is intended to serve as an introduction to the research topics and institutions represented at the 2023 NASS, and the corresponding Special Article Collection published in the International Journal of Fruit Science.The previous three NASS conferences examined extending production seasons, tailoring production systems to growing environments, and promoting soil health.The 2023 NASS explored new developments in genomics-informed breeding, production automation, and alternative pest management among other topics of keen interest for the strawberry industry.There was strong representation from the host state of California, including research teams from the Cal Poly Strawberry Centre, the University of California Davis, and several private agri-tech ventures.As well, presenters from Pakistan, South Africa, Italy, and Australia brought a global perspective to current breeding, production, and pest management challenges.This NASS 2023 Special Article Collection highlights the major themes of pesticide reduction, data science, and climate change, which are key targets for applied strawberry research in the 2020s.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».