Macro de SAS-IML para analizar los diseños II y IV de Griffing
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
"El propósito fue generar un macro en SAS-IML para analizar los métodos II y IV de cruzas dialélicas (Griffing, 1956), enmodelo I (efectos fijos) y II (efectos aleatorios). La efectividad del macro descrito en este documento, se comprobó con el uso de lainformación de siete progenitores y sus cruzas directas de maíz. Al comparar los resultados de la salida de computadora con losobtenidos en forma manual, se comprobó que el macro es confiable en todas las estimaciones. Las ventajas que se atribuyen al macroson: que permite el análisis de cruzas dialélicas repetido en más de dos localidades o ambientes de evaluación. Asimismo, se estimanlos efectos y varianzas de aptitud combinatoria general, aptitud combinatoria específica así como parámetros genéticos (coeficiente devariación genética y heredabilidad). De las desventajas del macro, es que procesa una variable en cada corrida. De darse el caso deque se tengan más de una variable por analizar, deben hacerse varias modificaciones al programa. La estimación de los valores deaptitud combinatoria específica (ACE) de las cruzas ensayadas, están ordenados (1x1, 1x2,...........,nxn), pero no se identifican con elnúmero de su cruza respectiva."
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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 it