Status and perspective of canola quality rapeseed-mustard cultivation in India : a review.
Notice bibliographique
Résumé
Rapeseed-mustard (Brassica spp.) constitutes an important source of edible oil and meal. However, traditional rapeseed-mustard varieties accumulate high amount of erucic acid and glucosinolate in their seeds. These quantitatively inherited anti-nutritional factors drastically reduce the quality of rapeseed-mustard seed oil and meal for consumption purposes. Development of rapeseed-mustard varieties with low erucic acid and glucosinolate content, therefore, has been an important breeding objective worldwide. Breeding programmes for developing canola quality (<2% erucic acid in oil and <30 µmoles of glucosinolate/g of oil-free seed meal) rapeseed began in Canada as early as 1956. In India, however, the major efforts were made in the 1970’s with the launch of Indo-Swedish and Indo-Canadian collaborative projects (1979–94) to improve rapeseedmustard oil and meal quality and consequently varieties low in erucic acid and/or glucosinolate were developed. However, the existence of a significant yield gap between potential yield and the yield obtained in frontline demonstrations indicates the need for further refinement in technology packages for these varieties. In addition, it is also important to educate the masses about the health benefits of canola quality oil. This paper reviews the status and perspective of breeding and cultivation of canola quality rapeseed-mustard varieties, besides highlighting the impact of technology on profitability, strategies, policies, and future outlook for canola quality oil promotion in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».