Selection for High Yield and Stability among Early Maturing Greengram Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Greengram, Vigna radiata (L.) Wilczek is an important source of proteins and micronutrients to small holder farmers in eastern and northern regions of Uganda. Most of the landraces currently grown by small scale farmers are characterized by low yields and late maturity. In order to identify high yielding and stable varieties, an experiment was conducted to evaluate the yield performance of introduced early maturing genotypes from the World Vegetable Centre (AVDRC) in seven locations of Uganda. Yield performance data for the genotypes was subjected to analysis of variance (ANOVA) to test the significance of genotype × environmental interactions as well as stability analysis using the yield – stability statistic (YSi) as an aid for simultaneous selection for high yield and stability. Analyses of variance showed that genotype × environmental interactions (G×E) were significant and therefore could not be ignored. Following the detection of significant genotype × environmental interactions, yield – stability statistics (YSi) were generated and used for simultaneous selection for high yield and stability among the introduced genotypes. Yield-stability statistics (YSi), indicated that three introduced genotypes (Filsan, Sunshine, and Blackgram) in addition to the local check were stable and high yielding. These genotypes need to be assessed for farmer preferences/tastes and other quality traits in on-farm participatory trials before they can be recommended for release.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».