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Enregistrement W7161998960 · doi:10.82308/16819

Study of field pea accessions for development of an oilseed pea

2012· dissertation· en· W7161998960 sur OpenAlexaboutno aff
Ehsan Khodapanahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField peaCanolaCropTemperate climateRuminantVegetable oilGermplasmLegume

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global interest in vegetable oil is due to greater environmental concerns and increasing demand for renewable sources of energy in recent decades. In order to meet the growing demand for vegetable oil, oilseed production has increased globally, and needs to be further extended. In warm temperate regions of Canada, protein and vegetable oil are primarily produced by soybean, which is replaced by canola (Brassica napus) and field pea (Pisum sativum) in less temperate regions of western Canada. The objective of this research was to examine a variety of field pea accessions for the total lipid content in the seeds to create a comparable dual purpose (protein and oil) crop for western Canada. The research was initiated by validation of lipid extraction methods, and multiplication of 174 acquired pea accessions in 2009 and 2010 at McGill University (Quebec, Canada). Lipid extraction was carried out by the validated method (the butanol extraction procedure) presented in chapter 2 and applied to the seeds of pea accessions which were grown to maturity as presented in chapter 3. Lipid content ranged from 0.3 % to 6.3 % with the accession (p<0.0001), the year (p=0.0002) and the interaction of accession by year (p <0.0001) being significant factors on the total lipid production in pea seeds. Among the plant characteristics, which were investigated in the research, seed surface type (wrinkled as compared to smooth) had a significant effect (p= 0.001) on the total lipid production in the seeds. The data can contribute to the selective breeding of field pea accessions for specific traits suitable for lipid production

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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