Evaluating Performance of Sixteen Upland Rice Genotypes under Field Conditions for Further Breeding Process
Notice bibliographique
Résumé
Rice is second most consumed cereal after wheat and it is considered as staple food in Thailand and most of the ASEAN countries. Analyzing yield performance of upland rice genotypes under field conditions is a key step in rice crop breeding program for improved rice production and ensuring food security. The objective of this research was to conduct a yield trial to assess performance of sixteen Thai upland rice genotypes under field conditions for further breeding process. Data from field trial that was conducted in 2016 in field research area of Faculty of Natural Resources, Prince of Songkla University, Hat Yai, Thailand was used in this assessment. Randomized complete block design (RCBD) with three replications was used to layout the experiment in field. Soil was analyzed upto 50 cm soil depth for its fertility and nutrient status to check the fertilizer requirements before planting. Soil moisture contents were recorded using PR2/6 probe. Observed moisture contents indicated that there was 60-70% water available to all genotypes based on filed capacity (FC). Results indicated that genotypes, Hawm Mali Doi, Jao Khao Pichit, Jao Daeng, Sahm Deuan and Ma-led-nai-fai were shorter in plant height while genotypes Ma-led-nai-fai, Goo Meung Lung, Jao Daeng, Dawk Pa-yawm and Hawm Jet Ban had higher number of tillers m-2. Genotypes Ma-led-nai-fai, Goo Meung Lung, Jao Daeng, Dawk Pa-yawm and Hawm Jet Ban had higher number of panicles m-2. Genotypes Jao Daeng, Ma-led-nai-fai, Sahm Deuan, Hawm Mali Doi and Jao Khao Pichit were early flowering and maturity considering as early maturity genotypes. Genotypes Goo Meung Lung, Hawm Mali Doi, Jao Khao Pichit, Jao Daeng and Mai Tahk had higher 1000 GW while genotypes Dawk Kham, Dawk Kha, Hawm Jet Ban, Dawk Pa-yawm and Bow Leb Nahag were superior in grain yield response. Performance of genotypes indicated that these genotypes can be used for further breeding process for acquiring desired traits.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».