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Enregistrement W4397042490 · doi:10.1002/tpg2.20453

Future of durum wheat research and breeding: Insights from early career researchers

2024· review· en· W4397042490 sur OpenAlexafffund
Amanda R. Peters Haugrud, Ana Laura Achilli, Raquel Martínez‐Peña, Valentyna Klymiuk

Notice bibliographique

RevueThe Plant Genome · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSaskatchewan Wheat Development CommissionIlluminaManitoba Crop AllianceMinistry of Agriculture - SaskatchewanAgricultural Research ServiceAlberta Wheat CommissionGenome CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research FoundationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSustainabilityAgricultureProduction (economics)BiotechnologyDiversity (politics)CultivarTriticum turgidumAgronomyPopulationBiologyAgroforestryBusinessGeographyAgricultural sciencePolitical scienceEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durum wheat (Triticum turgidum ssp. durum) is globally cultivated for pasta, couscous, and bulgur production. With the changing climate and growing world population, the need to significantly increase durum production to meet the anticipated demand is paramount. This review summarizes recent advancements in durum research, encompassing the exploitation of existing and novel genetic diversity, exploration of potential new diversity sources, breeding for climate-resilient varieties, enhancements in production and management practices, and the utilization of modern technologies in breeding and cultivar development. In comparison to bread wheat (T. aestivum), the durum wheat community and production area are considerably smaller, often comprising many small-family farmers, notably in African and Asian countries. Public breeding programs such as the International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT) and the International Center for Agricultural Research in the Dry Areas (ICARDA) play a pivotal role in providing new and adapted cultivars for these small-scale growers. We spotlight the contributions of these and others in this review. Additionally, we offer our recommendations on key areas for the durum research community to explore in addressing the challenges posed by climate change while striving to enhance durum production and sustainability. As part of the Wheat Initiative, the Expert Working Group on Durum Wheat Genomics and Breeding recognizes the significance of collaborative efforts in advancing toward a shared objective. We hope the insights presented in this review stimulate future research and deliberations on the trajectory for durum wheat genomics and breeding.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,084 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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