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Enregistrement W4404173883 · doi:10.1139/cjps-2024-0131

Canadian organic wheat breeding with on-farm selection: A case study using landrace and modern parents

2024· article· en· W4404173883 sur OpenAlexafffundvenueabout
Michelle Carkner, Martin H. Entz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSelection (genetic algorithm)BiologyAgronomyBiotechnologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participatory plant breeding (PPB) has the potential to be an alternative to a centralized breeding model for niche markets that are historically underserved. Our objectives were to evaluate the performance of two parental cultivars from a Canadian PPB program: a modern spring wheat ( Triticum aestivum L.) cultivar (5602HR) and a landrace (Red Fife)—with the progeny of the cross when selected by two farmers located 1800 km apart (denoted Farm1 and Farm2) and evaluate progeny differences from each other under organic conditions. Red Fife was 18 cm taller, matured 5 days later, and had greater lodging susceptibility, greater seed mass, and 3.5% lower protein concentration than 5602HR. Farmer genotypes were similar to 5602HR in protein concentration and lodging severity, and similar to Red Fife in plant height (14 cm taller than 5602HR) and seed mass. Farmer genotypes did not yield differently from either parent. Farmer genotypes did not differ from each other in most parameters measured; however, Farm1 had greater lodging resistance under high fertility conditions than Farm2 despite similar plant height. This research provides a proof of concept for the role that farmer selectors can play in selecting for positive traits for organic production and provide insight into organic farmers’ preferences. The research also demonstrated that using an older landrace (i.e., Red Fife) allowed positive features such as tall stature to be incorporated into the resulting progeny.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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