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Enregistrement W4399049575 · doi:10.1186/s13059-024-03274-y

Current status of community resources and priorities for weed genomics research

2024· article· en· W4399049575 sur OpenAlexaff
Jacob E. Montgomery, Sarah Morran, Dana R. MacGregor, J. Scott McElroy, Paul Neve, Célia Neto, Martín M. Vila‐Aiub, Maria Victoria Sandoval, Analía I. Menéndez, Julia M. Kreiner, Longjiang Fan, Ana L. Caicedo, Peter J. Maughan, Bianca Assis Barbosa Martins, Jagoda Mika, Alberto Collavo, Aldo Merotto, Nithya Subramanian, Muthukumar Bagavathiannan, Luan Cutti, Md Mazharul Islam, Bikram S. Gill, Robert M. Cicchillo, Roger E. Gast, Neeta Soni, Terry R. Wright, Gina Zastrow‐Hayes, Gregory D. May, Jenna Malone, Deepmala Sehgal, Shiv Shankhar Kaundun, Richard P. Dale, Juan Vorster, B. Peters, Jens Lerchl, Patrick J. Tranel, Roland Beffa, Alexandre Fournier‐Level, Mithila Jugulam, Kevin Fengler, Víctor Llaca, Eric L. Patterson, Todd A. Gaines

Notice bibliographique

RevueGenome biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureCorteva AgriscienceFoundation for Food and Agriculture ResearchU.S. Department of AgricultureBayerNovo Nordisk Fonden
Mots-clésBiologyGenomicsAdaptation (eye)BiotechnologyAgricultureWeedSelection (genetic algorithm)Environmental resource managementEcologyGenomeGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weeds are attractive models for basic and applied research due to their impacts on agricultural systems and capacity to swiftly adapt in response to anthropogenic selection pressures. Currently, a lack of genomic information precludes research to elucidate the genetic basis of rapid adaptation for important traits like herbicide resistance and stress tolerance and the effect of evolutionary mechanisms on wild populations. The International Weed Genomics Consortium is a collaborative group of scientists focused on developing genomic resources to impact research into sustainable, effective weed control methods and to provide insights about stress tolerance and adaptation to assist crop 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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