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Enregistrement W1983570853 · doi:10.4141/p00-005

Genotype–environment interaction of no-till winter wheat in Western Canada

2001· article· en· W1983570853 sur OpenAlexvenueaboutno aff
D. R. Domitruk, B. L. Duggan, Brian Fowler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene–environment interactionIrrigationAgronomyCultivarBiologyWinter wheatCropGenotypeYield (engineering)Grain yield

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences among cultivars in their response to changes in crop water availability are reflected in genotype–environment (GE) interactions for grain yield. With the recent expansion of the winter wheat production area in western Canada, it is important that plant breeders and agronomists have an understanding of the significance of GE interactions as they relate to regional adaptation of genotypes. Consequently, the objective of this study was to determine the phenotypic stability of recent high-yielding winter wheat genotypes grown under drought and low stress conditions on the Canadian prairies and to assess the effect that crop water status has on GE interactions. Eighteen field trials were conducted throughout Saskatchewan over a 3-yr period. Five hard red winter wheat genotypes were selected for evaluation in these trials on the basis of unique characteristics identified in earlier studies. Natural variation in weather among locations and years and irrigation produced a wide range in the timing and intensity of drought stress. The high yield potential of recent winter wheat selections was confirmed. A nonsignificant genotype-location effect meant that geographic subregions requiring specific adaptive traits could not be identified. In contrast, significant effects of years and genotype-year and location-year interactions indicated that annual differences in weather had a greater influence on relative genotype performance than weather differences among locations. Significant within-site genotypic variation for grain yield was observed only at high rainfall and irrigated sites, and the GE interaction was larger than the genotypic variance component when there were wide differences in environmental conditions. The GE interaction effect was not significant when only dryland sites were considered. A poor association between yield rank at the highly productive and drought-stressed sites was attributed to genotypic differences in yield potential and the effect of drought on the expression of yield potential. Joint regression, pairwise correlated response, stability, and convergence analyses were conducted in an effort to better interpret the practical importance of the GE interactions. A tendency for the genotype regression lines to converge below the range of grain yields expected in the region indicated that genotypes with the highest mean yield were widely adapted and that winter wheat breeders should select for high yield potential in low stress environments. However, the expression of grain yield potential was reduced enough to suggest that winter wheat yields in western Canada are likely to benefit from this “high” yield potential only under moderate and low stress conditions. Therefore, because there is a wide diversity of crop water conditions in this region, trial locations should also include targeted high stress environments to identify genotypes with high performance over a wide range of environments. Key words: Triticum aestivum L., drought stress, stability, regression analyses, grain yield

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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