Diversity of Pepper (Capsicum spp.) Genotypes from Eritrea Assessed by Morphological Traits
Notice bibliographique
Résumé
Diversity in plant genetic resources provides an opportunity for plant breeders to develop new and improved cultivars with desirable characteristics. The purpose of this study was to assess the diversity of Eritrean pepper germplasm in order to obtain information for improving it. A total of 60 pepper (Capsicum spp.) seed sample collections were obtained from farmers and institutions in Eritrea. The collections were evaluated at two sites located in two different agro-climatic regions of the country. The collections were assessed using 16 quantitative and 23 qualitative descriptors. A Randomized Complete Block Design was used for the evaluation. Quantitative and qualitative data of the two sites were subjected to Principal Component Analysis, Principal Coordinate Analysis, Hierarchal clustering, Analysis of variance and Correlation. The distribution of characters of the different quantitative and qualitative traits and the performance of the collections showed the existece of variable characters distributed among the collections indicating considerable diversity. For quantitative variables, the first three components were able to explain 61%, 58% and 67% of the total variation in Hamelmalo, Asmara and combined data of the two sites respectively. While for the qualitative variables the first three components were able to explain a variation of 58% in Hamelmalo, 49%, in Asmara and 55% combined data of the two sites. Phenological attributes and fruit characteristics were found to contribute more to the variation. The majority of the traits evaluated were significant and the highest Coefficient of Variation was related to fruit characteristics. The results of this study showed that there is sufficient variability within the Eritrean pepper genotypes that could be used in future breeding and crop improvement programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».