Stability Analysis for Appearance Qualities of Rice Cultivar and Genotype × Environment Interaction and Its Relationship to Climate Factors.
Notice bibliographique
Résumé
Based on AMMI model,studied 25 rice varieties appearance quality character and the interaction with environment,and probed into the cultivar stabilities,correlation between G×E interaction and climate factors,Eco-climatic adaptability in chalkiness qualities.The results showed that G×E interaction in grain length(GL),grain width(GW) and ratio of grain length to width(RLW) were no different significantly;and G×E interaction in chalky grain rate(CR) and chalkiness degree(CD) were significant at 1% level.The performance of cultivar was divided into three sorts that with best stability and better chalkiness character,moderate stability and best chalkiness character and worst either stability or chalkiness character.Correlation analysis between chalkiness character's iPCA 1 and air temperature,sunlight,rainfall within paddy growth period indicated that climate factors were the most important environment factor which can decide G×E interaction.Accordingly the best quality adaptability of different cultivars to climate factors could be estimated.For instance,V 9 and V 24(Shennong 9819 and 0142) had especial adaptability to lower temperature in the chalky grain rate,V 23(Yanyou 5858) had especial adaptability to scant sunlight and higher temperature in the chalkiness degree.In actual rice plant,we may obtain lower chalky-grain rate and chalkiness degree through selecting some planting sites with reverse interaction to the variety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».