Desempenho de genitores e populações segregantes de trigo sob estresse de calor
Bibliographic record
Abstract
A expansão da triticultura para áreas com temperaturas mais elevadas, como o Brasil-Central, constitui-se uma das principais medidas para diminuir a importação de trigo. Assim, genótipos tolerantes ao calor serão de extrema importância para elevar a produtividade desta cultura. Objetivou-se com este trabalho detectar variabilidade genética para tolerância ao calor, identificar populações e genitores mais tolerantes e quantificar o efeito de altas temperaturas sobre estes genótipos de trigo. Foram realizados dois experimentos em Viçosa (MG), utilizando-se o delineamento látice quadrado 16x16 com duas repetições, composto por 240 famílias oriundas de oito populações segregantes mais 16 genitores. No primeiro experimento, semeado em fevereiro de 2007 (verão), foram avaliadas famílias F2:4 e no segundo, em junho de 2007 (inverno), famílias F2:5. Avaliaram-se os caracteres floração, altura de planta, produção de grãos e massa de mil grãos. Diferenças de temperatura da emergência ao florescimento foram determinantes na resposta dos genótipos entre os ambientes. Detectou-se variabilidade genética para tolerância ao calor entre genitores e populações segregantes de trigo. Todos os caracteres avaliados tiveram redução sob altas temperaturas, sendo a produção de grãos o caráter mais afetado, seguido da altura, floração e massa de mil grãos. Os genótipos mais tolerantes ao calor foram os genitores BR 24, Aliança e EP 93541 e as populações segregantes BH1146/BR24// Aliança/EP93541, BR24/Aliança//EP93541/CPAC9662 e Aliança/EP93541// CPAC9662/Pioneiro.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".