Analysis of Adaptive Response of Maize (<i>Zea mays</i>) Varieties from DR-Congo to Water Stress
Notice bibliographique
Résumé
Maize production in tropical Africa is often negatively affected by drought. The main objectives of the present study were to 1) analyze the impact of water stress on the agro-morphological performance of two varieties of Quality Protein Maize (QPM) compared to two normal maize varieties and 2) assess their adaptive response in contrasting water environments. Agro-morphological responses to water deficiency of maize (Zea mays L.) were assessed in controlled experiments using four maize varieties, two normal maize (Zm725 and Mus1) and two quality protein maize (Mudishi1 and Mudishi3) varieties. They were subjected to three water regimes (100%, 60%, 30% water retention capacity) at the beginning of the bloom stage, using a Fischer block design with four replications. Significant differences (p < 0.05) among varieties, water regimes and their interactions for plant growth and production parameters were observed. Reduction of water supply to plants caused changes in aerial and underground plant growth. Plant stem height, foliar expansion, and root system development characterizing vegetative growth showed variation in varietal response to water regimes. Mus1 (normal maize variety) was the best adapted to variations in water regimes because they developed an important root volume to adapt to the effects of water deficit while maintaining their morphological and productive characteristics.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».