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Record W3190324390 · doi:10.1139/cjb-2020-0168

Réponse au déficit hydrique progressif chez la lentille : vers une différentiation morpho-physiologique entre des accessions sauvages (<i>Lens orientalis</i>), populations locales et lignées avancées (<i>Lens culinaris</i>)

2021· article· fr· W3190324390 on OpenAlexvenueno aff
Said Ben Ghoulam, Abdelmonim Zeroual, Aziz Baidani, Omar Idrissi

Bibliographic record

VenueBotany · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicGenetic and Environmental Crop Studies
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut National de la Recherche Agronomique
KeywordsBiologyMolecular biologyForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La lentille (Lens culinaris Medik.) contribue à la sécurité alimentaire et à la durabilité des systèmes agricoles. La tolérance à la sécheresse est un objectif majeur pour la création variétale. Cette étude visait la comparaison des réponses des populations locales, accessions sauvages Lens orientalis et des lignées avancées au stress hydrique progressif sous conditions contrôlées. Les accessions sauvages ont démontré une grande tolérance au stress hydrique par rapport aux lignées avancées et populations locales. Elles avaient un rapport (biomasse racinaire/biomasse aérienne), un contenu relatif en eau des feuilles, une dépression de la température du couvert et une stabilité de la membrane cellulaire plus élevés ainsi qu’une sévérité de flétrissement et un taux de perte d’eau des feuilles plus faible. Une différentiation génétique claire pour la tolérance à la sécheresse entre les 3 groupes génétiques a été montrée. Différentes réponses morpho-physiologiques du matériel génétique ont été observées, correspondant à différents mécanismes de tolérance à la sécheresse. Les accessions sauvages, les lignées avancées et les nouvelles variétés améliorées de l’Institut National de Recherche Agronomique (INRA) du Maroc A3, A4, A5, A6 et A7 ainsi que la lentille de Zaer, une population locale bénéficiant d’un label de qualité connue dans le pays, ont été identifiées comme les plus tolérantes à la sécheresse parmi le matériel génétique étudié. Ces accessions pourraient être utilisées dans les programmes d’amélioration génétique dans la perspective de développer des variétés tolérantes à la sécheresse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.509
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations8
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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