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Enregistrement W2124517507 · doi:10.5539/jas.v7n3p49

Assessment of Multiple Tolerance Indices for Salinity Stress in Bread Wheat (Triticum aestivum L.)

2015· article· en· W2124517507 sur OpenAlexvenueno aff
Sanjay Singh, RS Sengar, Neeraj Kulshreshtha, D. Datta, R. S. Tomar, Vivekanand P. Rao, Deepa Garg, Ashish Ojha

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetics and Plant Breeding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityHectarePrincipal component analysisMathematicsCropProductivityYield (engineering)Index (typography)Crop yieldAgronomyStatisticsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salinity is one of the major factors reducing plant growth and productivity worldwide and affects about 7% of world’s total land area. In India about 6.73 million hectare of land area is salt affected. Wheat is the second most important crop after rice in India and occupies approximately 28.5 million hectare area. Several tolerance indices comprising of mean productivity (MP), geometric mean productivity (GMP), stress tolerance index (STI), stress stability index (SSI), tolerance index (TOL), yield index (YI) and yield stability index (YSI) were calculated in this investigation for salinity and its ability to understand which one or more predictor among studied indices based on correlation, principal component analysis and cluster analysis. Ten wheat genotypes were evaluated in two successive growing seasons (2012-2014), with complete randomized design with three replications under both salinity stress and non-salinity to identify salt tolerant genotypes to the target environment. Multiple indices for salt tolerance were calculated based on the potential yield (Yp) under non-stress and yield (Ys) under stress conditions. The Ys and Yp showed highest significant and positive correlations with GMP, MP and STI among indices studied. Therefore, these indices were considered as a better predictor of Ys and Yp than TOL, SSI and YSI. Principal component analysis classified the genotypes into two groups. The first two PCs with eigen values >1 contributed 99.74% of the variability amongst genotypes. PC1 accounted for about 5.24% of the variation in salt tolerance indices and PC2 for 3.74%. The first PC was related to Ys, Yp, MP, GMP, STI and YI whereas the second PC related to Yp, TOL and SSI. The cluster analysis sequestrated ten genotypes into two clusters based on Ward’s method. According to results, salinity significantly reduced the yield of some genotypes while some were found tolerant to stress indicating sufficient genetic variability for salinity tolerance among the studied genotypes. It could be implicated in selection of salinity tolerant wheat genotypes for the development of bread wheat varieties.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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