Selection for Dry Bean Yield On‐Station Versus On‐Farm Conventional and Organic Production Systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT High yielding cultivars adapted to conventional and organic production system would maximize efficiency of nutrient usage and reduce dependence on pesticides. The objective of this study was to determine if separate breeding efforts are needed to obtain high yielding dry bean breeding lines for on‐farm organic (FO) and on‐farm conventional (FC) production systems. The six highest yielding breeding lines selected from each of FO, FC, and on‐station conventional (SC) production systems in two populations (1WS, 2WS) and their parents were evaluated for days to maturity, 100‐seed weight, and seed yield in 2007 and 2008. The production system and genotype effects were significant (P ≤ 0.01) for all three traits. Seed yield gains were between 10.5% in FC and 15.0% in SC in 1WS and between 6.2% in FO and 21.0% in SC in 2WS. Seed yield of breeding lines selected in SC was higher than those selected in FC and FO when tested across the three production systems. The SC seed yield was positively associated with seed yield in FC and FO in 2WS and with seed yield in FC in 1WS. The FC and FO seed yields were positively associated only in 2WS. The highest yielding breeding lines within and across the three PS varied by the production system in which they were selected. Thus, breeding high yielding cultivars in SC or FC may serve FO in some populations, whereas a separate breeding for FO and FC may be justified in other populations if the accompanying seed yield gains would off‐set the added costs involved in the production system specific breeding.
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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 ».