Classification of soybean varieties from the VIR collection by economically valuable traits using the clustering method
Notice bibliographique
Résumé
The studies were carry out in 2021–2023 at the Omsk Agrarian Scientific Center in the southern forest-steppe of the Omsk Region. This article presents the results of a comprehensive assessment of 63 collection samples of soybeans from the All-Russian Insti-tute of Plant Genetic Resources named after N.I. Vavilov (VIR) of various ecological and geographical origins: from Russia (30 pcs.), Ukraine (7 pcs.), Po-land (7 pcs.), the Republic of Belarus (6 pcs.), Sweden (4 pcs.), Canada (3 pcs.). We used the VIR methodology (2018) for field tests, accounts and observations. The statistical data processing was carried out according to the B.A. Dospekhov's manual by (1985) using the Microsoft Excel application package. The clustering data was performed by the un-weighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) using standard GNU Octave functions for 14 economically valuable features: plant height and attachment of lower beans, the number of productive branches, nodes, beans and seeds per plant; seed weight per plant and weight of 1000 seeds; proportion of protein and fat in seeds; field germination, plant survival; seed yield per 1 m2; duration of the growing season. We identified six clusters differing by degree of severity of the economically valuable parameters. The most numerous were the first three clusters, which included 15, 22, and 16 samples, respectively. Varieties from the third cluster are sources of early maturity (96 days), but they are the shortest-stemmed (59.3 cm) with insufficiently high attachment of the lower beans (9.1 cm) and low-yielding (204.2 g/m2). Samples from the smallest fourth and fifth clusters, two and three pieces, respectively, are of the greatest interest for breeding to increase yield: Persona and Garmoniya (All-Russian Research Insti-tute of Soybeans, Russia), Anthracite (Ukraine). With yields ranging from 352 to 361 g/m2 (significantly higher than the standard variety Sibiriada), they had optimal stem height (more than 82 cm) and attach-ment height of the lower beans (11–12 cm).
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».