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Data Collection II01:29

Data Collection II

9.6K
The nursing history captures and records the patient's health status, so that a care plan evolves to meet the patient's individual needs. The nursing health history is a part of the initial assessment. A comprehensive history covers all health dimensions and plays a significant role in the assessment process. A comprehensive history includes the patient's biographical information, reasons for seeking health care, expectations, present and past health history, medications, and...
9.6K
Data Collection I01:30

Data Collection I

7.9K
Data collection gathers information needed to make accurate judgments about a patient's present condition. During a health history interview, subjective data is collected from the patient, their caregivers, or family members, and objective data is collected through observations and physical assessment. Patients are the primary source of subjective data. Thus information gathered from patients through interviews, observations, and physical examination is primary data. Secondary sources of...
7.9K
Data Collection by Experiments01:13

Data Collection by Experiments

27.2K
Data collection is a systematic method of obtaining, observing, measuring, and analyzing accurate information. An experimental study is a standard method of data collection that involves the manipulation of the samples by applying some form of treatment prior to data collection. It refers to manipulating one variable to determine its changes on another variable. The sample subjected to treatment is known as “experimental units.”
An example of the experimental method is a public...
27.2K
Data Collection by Survey01:07

Data Collection by Survey

8.7K
The systematic method of obtaining and analyzing accurate information of a population is called data collection. A survey is a standard method of data collection that involves collecting information from a target human population about their experience, opinion, or knowledge of a product, service, or process. The responses are recorded and interpreted. The most common survey examples are written questionnaires, face-to-face or telephonic conversations, focus groups, and electronic (e-mail or...
8.7K
Data Collection III01:05

Data Collection III

4.0K
The physical assessment examines the patient for objective data that defines the patient's condition, and aids in formulating the nursing care plan. The purpose of physical assessment is a health status appraisal, which includes identifying health problems, and establishing a database for nursing intervention.
The principles to begin the physical assessment include conducting a comprehensive or problem-related history in a quiet, well-lit room, emphasizing privacy and comfort for the...
4.0K
Data Collection by Observations01:08

Data Collection by Observations

14.7K
Data collection refers to a systematic way of obtaining, observing, measuring, and analyzing accurate information. Observational studies are one of the most widely used methods of data collection. It involves collecting data by observing the behavior and physical characteristics of a sample without making any modifications to the sample.
An astronomer viewing the motion and brightness of stars in the sky and recording the data is an example of observational data collection. A botanist recording...
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Más allá del portapapeles: recopilación de datos con GridScore NEXT

Sebastian Raubach1, Miriam Schreiber1, Ruth Hamilton1

  • 1The James Hutton Institute/International Barley Hub, Invergowrie, Dundee, DD2 5DA, UK.

BMC bioinformatics
|January 21, 2026
PubMed
Resumen

GridScore NEXT es una nueva aplicación de fenotipado de plantas que mejora la precisión y estandarización de la recopilación de datos en la investigación de cultivos. Esta herramienta reduce los errores y acelera la toma de decisiones para un mejor análisis de la variación genética.

Palabras clave:
Calidad de datosRecursos genéticos vegetalesFenotipado de plantasIngeniería de software de investigación

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Área de la Ciencia:

  • Genética y mejoramiento de plantas; Investigación agrícola; Bioinformática

Sus antecedentes:

  • Los datos fenotípicos precisos son cruciales para comprender la variación genética en los cultivos.
  • Los métodos tradicionales de recopilación de datos escritos a mano son propensos a errores.
  • La recopilación electrónica de datos garantiza la prevención de errores y la estandarización de datos.

Objetivo del estudio:

  • Presentar GridScore NEXT, una aplicación avanzada de fenotipado de plantas para la recopilación de datos de ensayos de campo.
  • Mejorar el estado del arte en la investigación de genética de plantas, pre-mejoramiento y mejora de cultivos.
  • Abordar las limitaciones de los métodos de recopilación de datos anteriores a través de un diseño impulsado por el usuario.

Principales métodos:

  • Metodología de diseño iterativo basada en interacciones de campo del mundo real con usuarios expertos.
  • Incorporación de comentarios de diversos equipos de investigación de cultivos (arroz, yeros, alfalfa, cebada, patata, etc.).
  • Desarrollo y prueba de nuevas funciones para mejorar la captura y el análisis de datos.

Principales resultados:

  • GridScore NEXT presenta herramientas mejoradas de recopilación de datos, que incluyen fenotipado de plantas individual, GPS y rasgos de imagen.
  • Reglas de validación personalizables, escaneo de códigos de barras y visualizaciones avanzadas (mapas de calor, diagramas de caja) reducen los errores y mejoran la calidad de los datos.
  • Compatibilidad multiplataforma, funcionalidad sin conexión y disponibilidad de código abierto facilitan la adopción generalizada y el intercambio de datos.
  • Métodos estandarizados, reducción significativa de errores y el intercambio oportuno de datos aceleran la toma de decisiones en la mejora de cultivos.

Conclusiones:

  • GridScore NEXT mejora significativamente la precisión, la eficiencia y la estandarización de la recopilación de datos de fenotipado de plantas.
  • Las características de la aplicación y su naturaleza de código abierto la hacen ampliamente aplicable a diversos experimentos que requieren datos precisos.
  • La adopción de GridScore NEXT conduce a una visión más rápida y a una mejor toma de decisiones en la investigación y el desarrollo de cultivos.