Value of Locations for Representing Mega‐Environments and for Discriminating Yield of Watermelon in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
In a crop breeding program, multiple‐location trials can be used to define target regions and mega‐environments that, in turn, will help the breeder develop stable cultivars. In addition, locations can be chosen that are efficient for distinguishing among cultivars (genotypes) and that are good representatives of the target regions. The objectives of this study were to study mega‐environments and identify test locations that were both discriminating and representative of target regions. Watermelon [ Citrullus lanatus (Thunb.) Matsum. & Nakai] fruit yield and yield components were evaluated in 3 yr and eight locations using replicated, multiple‐harvest trials. Data were analyzed using genotype main effect and genotype × environment interaction (GGE) biplot model as well as other methods for stability analysis. Marketable yield and percentage early fruit had a nonrepeatable crossover pattern and thus, formed a single and complex mega‐environment. Two key locations, (Kinston, NC, and Charleston, SC) were efficient representatives of two mega‐environments for fruit count. Locations at Woodland, CA, and College Station, TX, can be used interchangeably for identifying genotypes with high percentage cull fruit. There was only one mega‐environment for fruit size. Identification of mega‐environments for watermelon in the southern United States has implications for future breeding and genotype evaluation in the United States including the use of specialized genotypes for high performance in specific locations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».