Evaluating of Drought Stress Tolerance Based on Selection Indices in Spring Canola Cultivars (Brassica napus L.)
Notice bibliographique
Résumé
In order to study the response of nine cultivars spring canola (Brassica napus L.) to drought stress, an experiment was conducted in a factorial experimental on the basis of randomized complete block design with three replications under two irrigated conditions during 2009-2010 cropping season. Eleven drought tolerance indices including stress tolerance index (STI), stress susceptibility index (SSI), tolerance index (TOL), geometric mean production (GMP), mean production (MP), yield index (YI), yield stability index (YSI), drought resistance index (DI), modified stress tolerance (MSTI), relative drought index (RDI) and stress susceptibility percentage index (SSPI) were calculated based on grain yield under drought (Ys) and irrigated conditions (Yp).Yield in stress (Ys) and non-stress (Yp) conditions were significantly and positively correlated with STI, GMP, MP, YI, TOL, DI, RDI, YSI, SSPI, K1STI and K2STI and negatively correlated with SSI. Results of this study show thatthese indices of stress tolerance/resistance such as K1STI, K2STI, SSPI, RDI and DI can be used as the most suitable indicators for screening drought tolerant cultivars.Screening drought tolerantcultivars using ranking method discriminated cultivars Hyola 308, Heros and SW5001 as the most droughts tolerant. Cluster analysis classified the cultivars into three groups i.e., resistant, susceptible and tolerant to drought conditions. Therefore they are recommended to be used as parents for improvement of drought tolerance in other cultivars.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».