X-Ray Fluorescence-Analyzed Mineral Micronutrient DensityVariation Among Kenyan Local Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
<p>In Africa staple cereal foods are often eaten along with the African Leafy Vegetables (ALVs) rendering meals rich in micronutrients. To increase the mineral micronutrient value, it is imperative to intensify their cultivation given their under-utilized diversity, neglect until needed, slow rate of incorporation into crop value chains for lack clear micronutrient nutrition driven agenda. As a way of focusing on their ionomic nutraceutic attribute potential, the first objective was to investigate accession ionome differentials on the basis a soil mineral criterion.The second objective was to determine a method for variation assessment of ionomic micronutrient dense variants in key Kenyan local vegetables. Four ALVs species constituting 25 accessions were collected in short season rains of 2003 from north and souther stretch of western Kenyaand in early Long rains of 2004 from south eastern Kenya. A stratified sampling design organized had three collection points per farm; on three farms per site; and at three sites per phyto-region. ALV samples together with accompanying soils were Energy Dispersive X-ray fluorescence (XRF) analysed. The data were used, first, for ionomically differentiating populations by way of singling out respective element influenced accession differentials (SELIACDs). Second, elements were jointly resolved into multi-element influenced accession differentials (MELIACDs). Agro-edaphic effects on population ionome niching were assessed using analysis of variance and graphical aids. Geometric means were generated and awarded nutrametric merit scores to allow for nutrametric grading of accessions. Results suggest a great deal of ionomic phenotypic plasticity among the local vegetable accessions as a function at scale of farm, site and/or region soils. The SELIACD method was useful for piecemeal separation of accession on a single element basis but which method would require the development of a selection index with a certainty of a significant genetic gain at the onset. The joint MELIACD and the nutrametric grading methods are proposed as a promising basis for prebreeding tool prioritization given the XRF-analytic novelty and the emerging interest in ALV nutraceutical cropping.</p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».