Path Analysis of Yield Per Plant and Its Components of Durum Wheat with Different Sources
Notice bibliographique
Résumé
We researched the changes of components of yield per plant and correlation and path analysis of yield per plant and its components of durum wheat.The test materials are 12 varieties(lines) of durum wheat introduced from Italy,Canada and Mexico.The results showed that the yield of lines from Mexico was higher than lines from Italy very significantly.There was no obvious difference in yield per plant among varieties from Canada and lines from Mexico and Italy.There was no obvious difference on the number of effective spikes of durum with different sources.The grain numbers per spike of lines from Mexico was higher than lines from Italy and Canada very significantly,but the 1000 grain weight of lines from Mexico was lower than lines from Italy and Canada very significantly.In our research,the number of effective spikes had positive and negative correlation with grain numbers per spike and 1000 grains weight,and it had significant or very significant positive correlation with the yield per plant.Grain numbers per spike had significant or very significant negative correlation with 1000 grains weight,and it had positive correlation with the yield per plant.1000 grains weight had positive correlation with the yield per plant.The path analysis showed that the number of effective spikes,the number of grains per spike and 1000 grains weight of all varieties had positive effect to the yield per plant.The indirect path coefficient were positive or negative between components of yield and the yield per plant,that means between the yield factors has a inter-promotion and inter-restrictions relations.The number of effective spikes had more contribution to the yield per plant of durum wheat with different sources,which means the number of effective spikes was the base to get high yield.Components of yield of wheat from Mexico were harmonious,so we thought those lines came from Mexico had higher potential to increase yield,the introducing would be successful.
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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) | 0,002 | 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 ».