Performance of some Promising Genotypes of Soybean Under Different Planting Dates Using Biplots Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Soybean yield is affected by planting dates and there are significant efficiency losses when planting are done outward a relatively restricted period. Genotypes and environment are major contributing factor of plant phenotype. Economically important quantitative traits include agronomic characteristics. Four separate experiments are carried out in each season at the experimental farm of Sakha Research Station, Kafr El-Sheikh during 2010 and 2011seasons. Seed yield of six soybeans cultivars i.e. Giza 21, Giza 22, Giza 111, H2L12, H30 and H32 examined at four different sowing dates i.e. 20th April, 5th May, of 20th May and 5th June of their effect on seed yield, and yield components. Highest number of branches/plant, number of pods/plant, 100 seed weight (g), and seed yield. Soybean cultivars showed high difference in seed yield and its component, Giza 21 exhibited maximum number of pods/plant, 100 seed yield, and seed yield. H32 cultivar contributed highest number of branches/plant. Through genotypes and genotypes x environment biplots of regression model analysis results, the performance of a cultivar at different environments was compared, the performance of six cultivars at different environments (planting dates) were compared. The results indicated that sown on 5th May increased seed yield/ha by 19.7% compared with sown on 5th June and increased seed yield by 17.9% compared with sown on 20th April, and increased seed yield by 10.3% compared with sown on 20th May. It could be noticed that Giza 21 cultivar exceeded H32 line by 16.63%, H30 line by 14.6%, Giza 22 cultivar by 13.7%, H2L12 line by 6.5% and Giza 111 by 5.3% in seed yield/ha. Highest yielding cultivars at the different mega environments were identified, and ideal cultivars and test planting date was identified. It could be suggested that soybean genotypes of Giza 21 and Giza 111 are the most promising for planting date 5th May and recorded concentrated seed yield/ha.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».