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Prédiction de l'interaction génotype à— environnement par linéarisation et régression PLS-mixte

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par Ibnou DIENG
Universite Montpellier II - Doctorat 2007
  

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6. Conclusion

La méthode APLAT peut être vue comme un outil d'aide à la décision pour la sélection au Sahel. Dans l'exemple où un sélectionneur doit tester plusieurs génotypes dans un nouvel environnement, cette méthode lui permettra d'écarter d'emblée certains génotypes qui donneront une production faible, en lieu et place d'essais multilocaux ou pluriannuels dans ces environnements contrastés ou d'une tentative de paramétrisation d'un modèle de simulation de cultures qui implique un coût élevé. Son attention sera portée par la suite sur l'ensemble restreint des génotypes retenus avec APLAT, où il pourra appliquer les schémas classiques de sélection.

Cette nouvelle approche semble prometteuse, mais il faut des études supplémentaires. Notamment disposer de données agronomiques plus conséquentes pour l'éprouver.

Remerciements

Nous remercions Danièle Clavel pour les données de l'étude et Jean-Claude Combres pour toutes les discussions autour du modèle SarraH.

Références

[1] AGRHYMET, Bulletins décadaires et mensuels de suivi de la campagne agricole pluviale, Niamey, 1991.

[2] FAO, IRSIS, Irrigation scheduling information system, Rome, 1987.

[3] C. Baron, Modèle de bilan hydrique et de croissance des plantes céréales : Mil Sorgho et Arachide, Cirad, 2002.

[4] M. Vargas, J. Crossa, F.v. Eeuwijk, K.D. Sayre, M.P. Reynolds, Interpreting treatment × environment interaction in agronomy trials, Agron. J. 93 (2001) 949-960.

[5] J.-B. Denis, P. Vincourt, Panorama des méthodes statistiques d'analyse des interactions génotype × milieu, Agronomie 2 (1982) 219-230.

[6] S.A. Eberhart, W.A. Russel, Stability parameters for comparing varieties, Crop Sci. 6 (1966) 36-40.

[7] M. Tenenhaus, La Régression PLS : théorie et pratique, Technip, Paris, 1998.

[8] B. Efron, Bootstrap methods: another look at the jackknife, Ann. Stat. 7 (1979) 1-26.

[9] S. Aji, S. Tavolaro, F. Lantz, A. Faraj, Apport du bootstrap à la régression PLS : application à la prédiction de la qualité des gazoles, Oil Gas Sci. Technol.-Rev. IFP 58 (2003) 599-608.

[10] D. Wallach, B. Goffinet, Mean squared error of prediction in models for studying ecological and agronomic systems, Biometrics 43 (1987) 561-573.

[11] J. Colson, D. Wallach, A. Bouniols, J. Denis, J. Jones, Mean squared error of yield prediction by SOYGRO, Agron. J. 87 (1995) 397-407.

[12] R Development Core Team, R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, ISBN 3-900051-07-0, 2004, URL http://www.R-project.org.

[13] J.-F. Durand, Calcul matriciel et analyse factorielle des données, université Montpellier-2, Montpellier, France, 2002.

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"Il faut répondre au mal par la rectitude, au bien par le bien."   Confucius