Evaluation of Drought Tolerant Maize Varieties under Drought and Rain-Fed Conditions: A Rainforest Location
Notice bibliographique
Résumé
Newly developed drought tolerant maize (Zea mays L.) varieties have been hypothesized to be of different genetic make-ups, hence this study was conducted to evaluate drought-tolerant maize varieties under drought and rain-fed conditions, identify the highest yielding varieties and determine the relationship between agronomic traits and varieties’ yield under these conditions in a rainforest location. Nine drought tolerant varieties of maize and a local check were evaluated during the early part of the early cropping season (March) (Drought) as well as the actual early cropping season (May-June) (Rain-fed) of 2015 at the Teaching and Research Farm (T&RF) of Obafemi Awolowo University, Ile-Ife (7°28'N, 4°33'E and 244 m above sea level). There were significant differences among the two environments for all the traits measured. The performance of the drought tolerant maize varieties is better under the rain-fed condition. The yield performance of all varieties are not significantly different from each other (1.36 tons/ha to 2.75 tons/ha) under drought except EVDT-W 2000 STR C0 (1.10 tons/ha). All the varieties evaluated under rain-fed condition produce higher grain yield (2-44 tons/ha-3.69 tons/ha) which are not significantly different each other. All the yield components except ear height and length had a strong positive relationship with grain yield under drought while only ear number and weight had relationship with yield under rain-fed condition. In conclusion, among the drought tolerant maize varieties, EVDT-W 2000 STR C0 need further improvements to drought. Furthermore, ear weight can be used to select parents for the development of drought tolerant maize varieties in this agro-ecology.
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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 | 0,000 | 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 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 ».