Characterisation of agro-morphological traits of<i>corchorus</i>accessions
Notice bibliographique
Résumé
The genus Corchorus includes nutrient-rich indigenous leafy vegetables often grown or harvested in the wild in Africa. It has potential to contribute to food security, but there is need to improve it as a crop through plant breeding. However, not much is known about the genetic variability among Corchorus species. The aim of this study was thus to characterise the available germplasm of Corchorus accessions and investigate heritability of their agro-morphological traits. Eleven Corchorus accessions (4 South African and 7 from the World Vegetable Center) were evaluated in a field study at Roodeplaat, South Africa, for their morpho-agronomic traits using a randomised complete block design with three replications across two seasons (2015/2016 and 2016/2017). Data were subjected to ANOVA, principal component analysis and cluster analysis. Broad sense heritability, genetic advance, genetic parameters and correlations were determined among the accessions and traits. The Corchorus accessions showed significant (P < .05) differences in all the quantitative traits evaluated. The data showed significant variability among the studied Corchorus accessions in their agro-morphological traits for exploitation in future breeding programmes that in turn can contribute to the improvement of this crop.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».