Notice bibliographique
Résumé
Given the prevailing challenge of evolving climatic conditions that pose detrimental consequences to cereal crops, the field of epigenetics has emerged as a highly auspicious and captivating realm of scientific investigation. Uninterrupted endeavors are underway to comprehensively grasp the paramount significance of epigenetic regulation in the realm of plant biology. Epigenetic modifications, primarily characterized by their inheritable nature and their capacity to manifest independently of DNA sequence alterations, intricately interplay with the regulation of gene expression, thus frequently influencing pivotal biological processes (Pikard and Scheid, 2014). Epigenetics is centered around the intricate regulatory mechanisms governing the temporal and spatial activation or repression of specific genes, whereas epigenomics encompasses the comprehensive investigation of widespread epigenetic modifications across a multitude of genes within individual cells or the entirety of an organism. Epigenetic changes during biotic and abiotic stresses are being explored in crops including cereals such as rice, maize, and wheat, with a view to use it for crop improvement (Kakolidou et al., 2021). During the last two decades, a number of studies have been conducted in cereals to understand the molecular mechanism behind stress resistance/tolerance. Although, it is now evident that epigenetic components, in addition to genetic components, play important roles in regulating genes involved in response to biotic and abiotic stresses (Guarino et al., 2022). However, compared to the vast information available on genetic mechanism of abiotic stresses, the knowledge on epigenetic mechanism is limited, especially in crops with a complex polyploid genome like wheat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».