Agronomic, culinary, and genetic characterization of selected cowpea elite lines using farmers' and breeder's knowledge: a case study from Malawi.
Notice bibliographique
Résumé
Cowpea (Vigna unguiculata L.) is an important crop in Malawi. It provides dietary nutrients and income to poor-resource farmers. However production and productivity are below the potential level due to lack of suitable varieties. The objective of the study was to select the productive and diverse cowpea varieties that are acceptable to farmers and consumers using a participatory variety selection (PVS) strategy. Farmers’ perceptions based on focused group discussions, and interviews varied little among the villages. Yield was the most frequently used selection criteria by farmers, regardless of gender profile. There was great variability for seed production among entries. Other agronomic traits such as days to maturity, seed size, pod shape, disease resistance, growth habit, culinary traits including taste, cooking time, broth color and thickness were used at different stages of the selection process. Initially, farmers were invited at the research stations to select the best 20 lines out of 127 entries. These selected lines were subjected to further evaluation in community plots managed by male and female farmers. The genetic analysis revealed a high level of genetic variation among accessions and confirms the absence of redundancy within the genetic materials used. At the end, farmers selected six entries that were released in the two agricultural development divisions (ADDs). The present study is the first documented case of multidisciplinary approach for the selection of elite accessions while maintaining biodiversity. Key words: Participatory variety selection, Vigna unguiculata, Malawi, agrobiodiversity, indigenous knowledge.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».