Early Screening of Some Kurdistan Wheat (Triticum aestivum L.) Cultivars under Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid climatic change drought becomes abiotic constraint globally. A factorial laboratory experiment was designed with CRD to evaluate the effects of kernel priming on wheat cultivars under induced drought stress. Seven common wheat cultivars in Kurdistan (Adana, Maxipak, Sham4, Sham6, Aras, Azadi and Rizgari) were tested under different negative osmotic solutions (0, -0.5, -1 and -1.5 Mpa), using Polyethylene glycol (PEG-6000). Among different cultivars Azadi exhibited better survival at high levels of drought stress for germination and its related traits. It also revealed high performance for shoot growth under the water stress, which was affirmed by the principal component analysis and cluster analysis. The superiority of this cultivar might be refer to exposing of this genotype to natural selection for a long duration under semiarid conditions of the local environment. Rizgari also had better performance mostly for the seedling characteristics, being a suitable cultivar for the late induced drought. The other cultivars had an intermediate response to the induced drought stress. This method could assist the plant breeder for rapid detection of drought tolerant genotypes in a large population with the reduced cost and labor compared to field trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».