Breeding Progress for Grain Yield and Yield Related Characters of Kabuli Chickpea (Cicer arietinum L.) in Ethiopia Using Regression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The genetic progress in seed yield and yield related characters of 10 kabuli chickpea varieties released by the Ethiopian Chickpea Crop Improvement Program from 1974 to 2017 was assessed during the main cropping season. The varieties were evaluated in the Randomized Complete Block design at Debrezeit Agricultural Research Center experimental research farm. The overall increase in seed yield over the local check, DZ-10-4, was estimated to be 739 kg/ha (38.9%). On station grain yield increased from 1900 to 3250 kg/ha during the last 43 years and the overall increase in seed yield of the Arerti variety over the oldest variety DZ-10-4 was estimated to be 1350 kg/ha or 71.1%. Based on the regression analysis, the estimated average annual rate of increase in grain yield potential was 10.87kg/ha/year with an annual relative genetic change of 0.57%/year. Genotypic change was an important source for increased grain yield potential during the studied period. Positive genetic gains were observed for the yield traits (grain yield and yield components). The average cumulative gains over 43 years of breeding was, therefore, 445.67 kg (23.37%) for seed yield, and 30.26 g for hundred seeds weight (297.7%). Hundred seed weight revealed the most dramatic response to breeding for the last 43 years. It is, therefore, strategically advisable that breeding efforts in the future should give due attention to yield related traits of kabuli chickpea varieties.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».