Effect of Water Deficit on Relationship between Yield and Physiological Attributes of Banana Cultivars and Hybrids
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relationship between the yield reduction by CSI, MSI and RWC. The field experiment was conducted at national research centre for banana to screen the banana cultivars and hybrids for water deficit tolerance and to elucidate information on growth attribute mechanism of banana cultivars and hybrids. Stress was imposed at different critical stages viz., 3 rd , 5 th , 7 th and 9 th month after planting. The stress was given by scheduling irrigation at the 50 per cent available soil moisture (ASM) characteristic during critical stages. The soil moisture content was analyzed by using pressure plate membrane apparatus. In control plots, the irrigation was given at the ASM of 80% with the soil water potential of around -6 bars and in the case of stressed plots; the irrigation was given when an ASM reached 50 per cent with the soil water potential of -14 bars. In stressed plots, 50 per cent ASM was reached around 30 days. In this present study conducted with twelve cultivars and hybrids with three replications. The data were analyzed by using split plot design. The results revealed that the cultivars of Karpuravalli, Karpuravalli×Pisang Jajee, Saba, and Sannachenkathali recorded significantly higher yield (67.3 t/ha, 52.4 t/ha, 55.8 t/ha and 41.3 t/ha) and the magnitude of yield decrease was 12% than the cultivars and hybrids of Matti, Pisang Jajee×Matti, Matti×Anaikomban and Anaikomban×Pisang Jajee (14.9 t/ha, 11.1 t/ha, 10.3 t/ha and 10.6 t/ha). Similarly, Karpuravalli, Karpuravalli×Pisang Jajee, Saba, and Sannachenkathali recorded significantly relative water content, chlorophyll stability index and membrane stability index with lesser reduction percent were showed than the cultivars and hybrids of Matti, Pisang Jajee×Matti, Matti×Anaikomban and Anaikomban×Pisang Jajee.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».