MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786116112 · doi:10.5539/jas.v10n3p144

Evaluating Performance of Sixteen Upland Rice Genotypes under Field Conditions for Further Breeding Process

2018· article· en· W2786116112 sur OpenAlexvenueno aff
Tajamul Hussain, Jakarat Anothai, Charassri Nualsri, Watcharin Soonsuwon

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of the Higher Education CommissionPrince of Songkla UniversityHigher Education Research Promotion
Mots-clésRandomized block designCropAgronomyPanicleFertilizerNutrientField trialEnvironmental scienceBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,330
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetRice Cultivation and Yield ImprovementTravaux en français237 207