Bridging Plant‐Breeding Gaps in Australia, Canada, and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Plant breeding is a multidisciplinary applied science that is crucial for enhancing food, fodder, fuel, and fiber production globally. Scientists trained as plant breeders harness many plant science disciplines to breed elite-performing varieties. However, in recent decades, several studies in the United States have shown that there are not enough plant breeders being trained to meet the demands of the growing private sector and the continuing needs of the public sector. A multidisciplinary team of scientists from Australia, Canada, and New Zealand conducted two surveys investigating the current state of the plant-breeding sector across tertiary, government, and industry levels. Their findings highlight increasing concerns about the shortage of trained plant breeders, particularly in the private sector. A coordinated approach between the public and private sectors was suggested as a strategy to improve the training for graduate plant breeders. Other suggestions for improvement included the establishment of dedicated training facilities, national funds for graduate fellowships, and increased private-sector involvement in plant-breeding education. The study raised awareness of the global shortage of trained plant breeders and provided valuable insights for decision-makers toward strategic planning to address global food and fiber production challenges. CSIRO Research Scientist Warren Conaty with cotton grower Adrian Schwager discussing cotton trials. Image courtesy of CSIRO.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».