Towards Zinc Biofortification in Chickpea: Performance of Chickpea Cultivars in Response to Soil Zinc Application
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted at three locations in the southern region of Ethiopia during the 2012 and 2013 cropping seasons to evaluate chickpea cultivars for their response to soil zinc application, including agronomic performance, grain yield, grain zinc concentration, zinc and agronomic efficiency. Fifteen chickpea cultivars were evaluated in a randomized complete block design with three replications at each location and year. The highest number of pods (237) plant−1 was obtained from Butajira local landrace. The cultivar Naatolii produced the highest grain yield (2895 kg·ha−1), while the breeding line FLIP03-53C had the lowest yield (1700 kg·ha−1). The highest zinc concentrations of 47.5, 47.4, and 46.4 mg·kg−1 grain were obtained from the cultivar Arerti, and the two breeding lines FLIP07-27C and FLIP08-60C, respectively. The highest zinc efficiency (88%) was obtained from the Wolayita local landrace, whereas the highest agronomic efficiency of 68.4 kg yield increase kg−1 zinc application was obtained from the cultivar Naatolii. The current research identified chickpea cultivars with high grain zinc concentration, zinc efficiency, agronomic efficiency, and grain yield. The identification of cultivars with high grain zinc concentration allows the use of chickpea as a potential alternative to help to correct zinc deficiency, which is highly prevalent in the population of the region.
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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) | 0,000 | 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 ».