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Enregistrement W2526147260 · doi:10.6000/1927-5129.2016.12.58

Combining Ability Estimates from Line x Tester Mating Design in Upland Cotton

2016· article· en· W2526147260 sur OpenAlexvenueno aff
Mir Yar Mohammad Talpur, Shabana Memon, Sadaf Memon, Shah Nawaz Mari, Sawan Laghari ., Zahoor Ahmed Soomro, Samia Arain, Washu Dev, Aamir Ali Abro, Saifullah Abro

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized block designMating designBiologyMatingSelection (genetic algorithm)HorticultureAgronomyBiotechnologyHybridHeterosisComputer scienceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining abilities of cotton varieties were evaluated using a line x tester mating design, twelve hybridswhich developed from 3 testers (male) and 4 lines (females). The experiment was conducted on Randomized Complete Block Design (RCBD) with three replications during 2014. The data were recorded for plant height, sympodial plant-1, bollsplant-1, boll weight and seed cotton yieldplant-1. Chandi-95, NIA-Ufaq and Sadori displayed the highest mean performance and GCA for more or less all the traits, indicating their superiority for inclusion in future breeding programme. The crosses Chandi-95 x BT 802, Sadori x BT A-1, Sohni x BT A-1 and NIA-Ufaq x BT-802 manifested meaning full SCA effects for economic traits, which could be used either for hybrid seed programme or developing superior varieties by applying selection in late segregating generations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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