CLImate for Maize OMICS: CLIM4OMICS Analytics and Database
Notice bibliographique
Résumé
CLIM4OMICS Analytics and Database is Improved database of G2F data repository that contains OMICs (genetic and phenotypic) and environmental data for maize yield predictability across 84 experimental fields in the U.S. and province of ON in Canada between 2014-2017. The goal of this pipeline is to aggregate, improve, and synthesize multi-dimensional G2F data including Geno-type, Phenotype and Environmental data for GxE modeling. This dataset contains 8,171 phenotype measurements, 376 genotypes of maize lines, environmental data of 84 locations and Python Scripts for Quality control (QC), Consistency control (CC) steps and ML models for GxE interactions. The Environmental data is extracted from NWS, DayMet and NSRDB databases and processed for QC and CC. The environmental dataset contains the minimum temperature (<em>T<sub>min</sub></em>)<em>,</em> average temperature (<em>T<sub>mean</sub></em>)<em>, </em>maximum temperature (<em>T<sub>max</sub></em>)<em>,</em> minimum dew point (<em>DP<sub>min</sub></em>)<em>,</em> average dew point (<em>DP<sub>mean</sub></em>)<em>, </em>maximum dew point (<em>DP<sub>max</sub></em>)<em>, </em>minimum relative humidity (<em>RH<sub>min</sub></em>)<em>, </em>average relative humidity (<em>RH<sub>mean</sub></em>)<em>, </em>maximum relative humidity (<em>RH<sub>max</sub></em>)<em>, </em>minimum solar radiation (<em>SR<sub>min</sub></em>)<em>, </em>average solar radiation (<em>SR<sub>mean</sub></em>)<em>, </em>maximum solar radiation (<em>SR<sub>max</sub></em>)<em>, </em>accumulative rainfall (<em>R<sub>acc</sub></em>)<em>, </em>average wind speed (<em>WS<sub>mean</sub></em>), and average wind direction (<em>WD<sub>mean</sub></em>). This package also contains the raw G2F data and preprocessing pipeline.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».