Construction of a linkage map of the Rennell Island Tall coconut type (<i>Cocos nucifera</i> L.) and QTL analysis for yield characters
Bibliographic record
Abstract
Des marqueurs AFLP et microsatellites ont été employés afin de produire une carte génétique du cocotier (Cocos nucifera L.; 2n = 32) de type " Rennel Island Tall " (RIT). Au total, 227 marqueurs ont été assemblés en 16 groupes de linkage. La longueur totale de la carte RIT totalisait 1971 cM et le nombre de marqueurs par groupe de linkage variait entre 5 et 23. Une analyse QTL de caractères contribuant au rendement, tel que mesuré lors de deux périodes d'échantillonnage, a permis d'identifier neuf locus. Trois et deux locus ont été identifiés pour le nombre de régimes tandis qu'un et trois locus ont été identifiés pour le nombre de noix. La corrélation entre les valeurs phénotypiques pour ces caractères et les périodes d'échantillonnage est partiellement reflétée par l'identification de QTL communs. Ces QTL représentent des caractères qui sont importants en amélioration génétique du cocotier. La co-ségrégation de marqueurs avec ces QTL rend possible la sélection assistée dans le cadre de programmes d'amélioration génétique du cocotier.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.005 | 0.001 |
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".