Impact on genetic gain from using misspecified statistical models in generating p-rep designs for early generation plant-breeding experiments (2020)
- Autores:
- Autores USP: SERMARINI, RENATA ALCARDE - ESALQ ; DEMETRIO, CLARICE GARCIA BORGES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1002/csc2.20257
- Assuntos: DELINEAMENTO EXPERIMENTAL; LINHAGENS VEGETAIS; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MODELOS MATEMÁTICOS; SELEÇÃO GENÉTICA
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Crop Science
- ISSN: 0011183X
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 1-13, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SERMARINI, Renata Alcarde et al. Impact on genetic gain from using misspecified statistical models in generating p-rep designs for early generation plant-breeding experiments. Crop Science, p. 1-13, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/csc2.20257. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Sermarini, R. A., Brien, B., Demétrio, C. G. B., & Santos, A. dos. (2020). Impact on genetic gain from using misspecified statistical models in generating p-rep designs for early generation plant-breeding experiments. Crop Science, 1-13. doi:10.1002/csc2.20257 -
NLM
Sermarini RA, Brien B, Demétrio CGB, Santos A dos. Impact on genetic gain from using misspecified statistical models in generating p-rep designs for early generation plant-breeding experiments [Internet]. Crop Science. 2020 ; 1-13.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20257 -
Vancouver
Sermarini RA, Brien B, Demétrio CGB, Santos A dos. Impact on genetic gain from using misspecified statistical models in generating p-rep designs for early generation plant-breeding experiments [Internet]. Crop Science. 2020 ; 1-13.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20257 - Exposing the confounding in experimental designs to understand and evaluate them, and formulating linear mixed models for analyzing the data from a designed experiment
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Informações sobre o DOI: 10.1002/csc2.20257 (Fonte: oaDOI API)
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