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Enregistrement W2110858840 · doi:10.5539/jas.v3n2p230

Combining Ability Studies for Development of New Hybrids over Environments in Sunflower (Helianthus annuus L.)

2011· article· en· W2110858840 sur OpenAlexvenueno aff
B. Satish Chandra, Sushil Kumar, A.R.G. Ranganadha

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybridSunflowerHelianthus annuusBiologyInbred strainHorticultureYield (engineering)HeterosisBiotechnologyVeterinary medicineGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seven CMS lines were crossed with six inbred lines in Line x Tester fashion to elucidate the information on the nature of gene action involved in the inheritance of important quantitative traits and to select the parents with good gca and crosses with good sca effects. The resultant 42 hybrids were evaluated along with their parents with three standard checks at three locations in Andhra Pradesh state viz., Hyderabad, Tandur, and Jagtial. The pooled analysis of variance for combining ability revealed that sca variance was higher in magnitude compared to gca variance for all the characters except oil content indicating the preponderance of non-additive gene action for all the characters while additive gene action for oil content. The gca effects of the parents in pooled analysis revealed that among the lines ARM 243B and CMS 17B and among the testers RHA-6D-1R, RES-834-1 and 3376R were found to be promising general combiners for seed yield and yield component characters. Based on significant sca effects in pooled analysis, five hybrids viz., CMS 89A x RES-834-1, CMS 17A x LTRR 341, ARM 243A x R 298, ARM 238A x 3376R and CMS 852A x R-649 were identified as promising for seed yield and other yield contributing characters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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