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Enregistrement W2054204499 · doi:10.5539/jps.v4n2p1

Effect of Genotype and Periodic Pruning on Storage Root Yield and Yield Components of Some Cassava Genotypes Under Rain-Fed Conditions In Ghana

2015· article· en· W2054204499 sur OpenAlexvenueno aff
J. Adjebeng-Danqua, O. Safo-Kantanka

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPruningSowingRandomized block designYield (engineering)Manihot esculentaBiologyHorticultureStarchAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cassava (Manihot esculenta Crantz) is cultivated primarily for its starchy roots which provide a staple for millions of people in the tropics. The foliage contains high levels of protein which can be harvested for human and animal feed. Twenty five cassava genotypes were arranged in a randomized complete block design with three replications to investigate their tolerance to periodic pruning with respect to effect on root yield and yield components. The cassava plants were periodically pruned starting from three months after planting and at three months intervals until root harvest at 12 months after planting. Storage root yields ranged between 8.3 – 26.2 t/ha and 28.9–85.5 t/ha for the pruned plants and the control respectively. The pruned plants produced average root yield of 14.7 t/ha compared with 51.5 t/ha from the control. Though periodic pruning resulted in significant reduction in all components measured, genetic variations were observed in the level of reduction. Observed root yield reduction ranged between 40–80%. Five genotypes; 96/1642, Afisiafi, Esambankye, Agbelifia and Bankyehemaa, recorded storage root yield reduction of less than 50% of their respective controls. Starch content and mean storage root weight were also significantly reduced by periodic pruning. The significant genetic variations in the reduction of these traits indicated different levels of tolerance which can be exploited in further studies to identify ideal cassava genotypes for dual purpose utilization for foliage and root production.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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