Evaluation of Drought Tolerant in Some Wheat Genotypes to Post-anthesis Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
Water deficit is the major cause of wheat (Triticum aestivum L.) yield losses in Iran and many other regions where the crop is not normally irrigated. The aim of the present study was to evaluate the ability of several selection indices to identify drought-resistant wheat genotypes. Twenty-one bread wheat genotypes were evaluated under two field experiments (post-anthesis drought stress and normal conditions). The experiments were arranged in a randomized complete block design with three replications in two successive growing seasons (2007/2008 and 2008/2009). The results showed that yields in the normal conditions were positively correlated with yields in the stress conditions. Several genotypes with good performance under both conditions were identified. Correlation analysis indicated that the most suitable drought tolerance criteria for screening substitution genotypes were mean productivity (MP), geometric mean productivity (GMP) and stress tolerance index (STI) (Group A genotypes) and when the stress was severe, stress susceptibility index (SSI) was found to be more useful index in discriminating resistant genotypes. Based on different drought indices, genotypes G4, G14 and G9 had the best ranking. In addition bi-plot and cluster analysis cleared superiority of these three genotypes in both seasons.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».