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Enregistrement W4412141372 · doi:10.1002/ppj2.70032

Differences in apple fruit shape are independent of fruit size

2025· article· en· W4412141372 sur OpenAlexafffundabout
Kylie DeViller, Daniel H. Chitwood, Sean Myles, Mao Li, Zoë Migicovsky

Notice bibliographique

RevueThe Plant Phenome Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityAcadia University
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsCanada Research Chairs
Mots-clésHorticultureMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fruit quality is crucial in breeding new apple varieties. Before tasting, consumers assess freshness and flavor based on the physical appearance of fruit. Understanding how fruit quality traits such as shape and size vary across diverse apples [ Malus domestica (Suckow) Borkh.] provides a foundation for future breeding efforts. We analyzed images of 5724 apples representing 743 different trees and 534 unique accessions from Canada's Apple Biodiversity Collection to quantify variation in fruit shape and size. To achieve this, we used a pseudo‐landmarking approach paired with traditional linear measurements including length, width, area, solidity, circularity, and aspect ratio. We also incorporated previously collected fruit weight measurements from the same trees. Using a comprehensive measure of shape, we determined that the primary source of variation in apple fruit shape, or morphometric principal component 1 (PC1) which explained 22.7% of the variation, was most highly correlated with the width to length (aspect) ratio of the fruit ( ρ = −0.964, p < 1 × 10 −15 ). In contrast, PC1 was not significantly correlated with differences in fruit size as measured using area and harvest weight. Our findings indicate that two critical aspects of morphological variation in apple—fruit shape and size—are independent, suggesting it is possible to select for a diverse range of fruit shapes while maintaining a consistent and marketable size.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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