Macro de SAS-IML para analizar los diseños II y IV de Griffing
Bibliographic record
Abstract
El propósito fue generar un macro en SAS-IML para analizar los métodos II y IV de cruzas dialélicas (Griffing, 1956), en modelo I (efectos fijos) y II (efectos aleatorios). La efectividad del macro descrito en este documento, se comprobó con el uso de la información de siete progenitores y sus cruzas directas de maíz. Al comparar los resultados de la salida de computadora con los obtenidos en forma manual, se comprobó que el macro es confiable en todas las estimaciones. Las ventajas que se atribuyen al macro son: que permite el análisis de cruzas dialélicas repetido en más de dos localidades o ambientes de evaluación. Asimismo, se estiman los efectos y varianzas de aptitud combinatoria general, aptitud combinatoria específica así como parámetros genéticos (coeficiente de variación genética y heredabilidad). De las desventajas del macro, es que procesa una variable en cada corrida. De darse el caso de que se tengan más de una variable por analizar, deben hacerse varias modificaciones al programa. La estimación de los valores de aptitud combinatoria específica (ACE) de las cruzas ensayadas, están ordenados (1x1, 1x2,...........,nxn), pero no se identifican con el número 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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.021 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".