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Enregistrement W6959359654 · doi:10.1139/cjps2013-136

Macro-relationships between regional-scale field pea (Pisum sativum) selenium chemistry and environmental factors in western Canada

2013· article· en· W6959359654 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeleniumEdaphicCultivarField peaGrowing seasonSpatial variabilityOrganic farmingAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garrett, R. G., Gawalko, E., Wang, N., Richter, A. and Warkentin, T. D. 2013. Macro-relationships between regional-scale field pea (Pisum sativum) selenium chemistry and environmental factors in western Canada. Can. J. Plant Sci. 93: 1059-1071. A baseline study of cultivar, temporal (2004-2006) and spatial variability in field pea (Pisum sativum) selenium (Se) concentration was undertaken in western Canada based on six common cultivars (295 samples) grown in 35 variety trials. Selenium was determined by atomic absorption spectroscopy following a HNO3 digestion. Non-significant differences in pea Se concentration occurred due to cultivar and temporal variability. Trial site soil organic C, pH, cation exchange capacity, soil texture estimates, and classifications were recovered from Agriculture and Agri-Food Canada's Canadian Soil Information System database. Twenty-five percent of the pea Se variability was due to soil edaphic factors, particularly organic C and pH, this increased to 39% with inclusion of great soil group classification. The remaining variability was due to growing season weather conditions, with hotter drier summers leading to higher Se concentrations. Naturally Se biofortified pulses are available to be targeted to selenium deficient populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,007 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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