Principales activités des programmes d’amélioration génétique de la lentille et du pois chiche Kabuli à ICARDA.
Bibliographic record
Abstract
Le développement de matériel génétique à haut potentiel de rendement, résistant aux principales\ncontraintes biotiques (Anthracnose, Fusariose, pourriture racinaire, plantes parasites et insectes) et\nabiotiques (stress hydrique, haute température) et de bonne qualité technologique et nutritionnelle sont\nles objectifs majeurs des programmes d’amélioration génétique de la lentille et du pois chiche type\nKabuli à ICARDA. Dans le cadre de sa mission globale de production de biens publics chez ces\nespèces au sein du CGIAR et en collaboration avec les partenaires nationaux de recherche (NARS), 91\nvariétés (42 de pois chiche et 49 de lentille) ont été inscrites au cours des dix dernières années pas\nuniquement dans les pays de la zone d’intervention de l’ICARDA mais aussi dans beaucoup d’autres\npays dont certains pays européens, le Canada et l’Australie. Ces variétés ont largement contribué à\nl’amélioration de la productivité, l’accroissement des superficies et l’augmentation de la production au\nbénéfice des petits agriculteurs des zones sèches. Par ailleurs, l’ICARDA dispose, dans la banque de\ngènes, d’une large collection de ressources génétiques de légumineuses alimentaires de 48,000\naccessions dont 15,195 de pois chiche et 13,907 de lentille avec respectivement 547 et 605 accessions\nd’espèces sauvages. Ces ressources sont caractérisées par une diversité génétique importante pour\ndifférents caractères et sont largement diffusées et exploitées par les programmes d’amélioration\ngénétique à l’ICARDA et dans le monde.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".