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Enregistrement W2612321441 · doi:10.5539/jas.v9n6p213

Evaluation of Tomato (Solanum lycopersicum L.) Genotypes for Horticultural Characteristics on the Upland in Southern Sierra Leone

2017· article· en· W2612321441 sur OpenAlexvenueno aff
Salia Milton Kanneh, Dan David Quee, Patrick Maada Ngegba, Peter Dennis Musa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoculeBiologySolanumCultivarCropHorticultureRandomized block designFleshSolanum tuberosumCrop yieldAgronomyBotanyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notwithstanding the importance of tomato in human diet, the average yield of the crop in Africa hardily exceeds 7.5 tha-1. There is continuous unavailability of high yielding cultivars that are adapted to diverse environment and suitable for different purposes. Consequently, evaluation of introduced tomato genotypes for desired horticultural characteristics to identify superior genotypes for additional improvement in yield and yield related traits is indispensible. Hence eight tomato (Solanum lycopersicum L.) genotypes including parental were field planted in a randomized complete block design with three replications at the Department of Horticulture Nursery Unit, School of Natural resources Management, Njala University, Njala Campus, Moyamba District, Southern Sierra Leone to evaluate them for good horticultural traits. Data collected include plant height at 50% and 100% flowering, stem girth at 50% and 100% flowering, days to first, 50% and 100% flowering, days to maturity, number of fruits set per plant, number of fruits harvested per plant, average fruit weights, fruit length, fruit diameter, fruit flesh thickness, locule number, marketable and nonmarketable fruits per plant. Results from the study indicated that all genotypes studied are adaptable to the Sierra Leone climatic conditions. P1 (097) recorded the highest number of fruits set per plant, number of fruits harvested per plant and tallest and largest plant height and stem girth at 100% flowering. BC2F2 had the highest locule number while R3P9 had the heaviest fruit weight. P2 (213) had the thickest fruit flesh thickness and longest duration to fruit maturity respectively while P1 (097), BC1F2 and R3P9 had the same number of shortest days to maturity. Regarding fruit length and diameter, R3P8 and R6P6 had the longest and widest. With respects to marketable and nonmarketable fruit per plant, P1 (097) recorded the highest correspondingly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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