Drought-tolerance indices in a tall fescue population and its polycross progenies
Notice bibliographique
Résumé
Development of drought-tolerant cultivars is hampered by a lack of effective selection criteria. In this research, drought tolerance of 75 genotypes of tall fescue in three sets (25 parental, 25 early, 25 late-flowering progenies) was evaluated under no soil moisture stress and soil moisture stress in the field during 2009 and 2010. Five drought-tolerance indices were calculated: stress tolerance (TOL), mean productivity (MP), geometric mean productivity (GMP), stress susceptibility index (SSI), and stress tolerance index (STI). These calculations were based on forage yield (dry matter basis) under drought (Ys) and non-drought (Yp) conditions. Soil moisture stress caused significant reduction in forage yield. Considerable genetic variation for drought tolerance was found among genotypes. A moderately high relationship was found between Yp and Ys using regression analysis, with a clear relationship in the second year. Indices GMP and STI were found to be valuable aids in the selection of drought-tolerant, high-yielding genotypes. Plots of the first and second principal components identified drought-tolerant genotypes in each set. Results indicated that selection for drought-tolerant genotypes should be planned separately for first year (establishment stage) and second year (productive stage) in tall fescue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».