Studies on Grain and Food Quality Traits of Some Indigenous Rice Cultivars of North-eastern Hill Region of India
Notice bibliographique
Résumé
Searching rice cultivars or variety with good processing and high in important essential nutrients are prime important in the present context of rice research. The north eastern hill region of India which is a mega biodiversity hot spot of the world has numerous cultivars of rice with tremendous potential of high quality rice. Eighteen indigenous cultivars of Tripura, a north eastern hill state of India were subjected to the study. Majority of the cultivars were of short bold grain type. Eleven cultivars were aromatic type with one cultivar of strong aroma comparable to Basmati rice. Eleven cultivars were found to possess higher hulling percentage more than 65% and six cultivars with more than 65% out turn. Majority of the cultivars had low amylose contents (<20%). Four cultivars were having higher total crude protein (>10%), six cultivars were having higher iron contents (>10ppm). In most of the characters, heritability (h2) was more than the genetic advance indicating more of environmental effect. Amylose, crude fibre and iron, genetic advance was high; selection for these traits will improve the genotypic value of selected plants over the parents. High heritability coupled with high genetic advance was found in iron and amylose. The association of crude protein is significant but negative with carbohydrates and amylose, while with crude fat and zinc, the association is significant and positive. Carbohydrate was significantly and positively correlated with ash percent and iron concentration and negatively associated with total fat. There was no significant correlation between carbohydrate and amylose.
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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 | 0,001 |
| 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 ».