Yield and Response of Bean Breeding Lines for Drought Tolerance to Field Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has resulted in an increase in the intensity of droughts and rains, and higher temperatures which are adversely affecting crop production in Africa. It has also influenced the distribution and increased the occurrence of disease and pest epidemics. Common bean (Phaseolus vulgaris L.) is especially sensitive to these changes. Most released varieties are not well adapted to environmental extremes and extended periods of drought in particular has become a major constraint. In this study, 462 advanced breeding lines developed for drought tolerance were evaluated for yield, agronomic traits and disease response in two contrasting agro-ecologies, Kawanda in the Lake Victoria crescent and Kachwekano in the southwestern highlands. Analysis of variance indicated significant differences (P < 0.05) among lines for most variables and environments (P < 0.001). Performance was better at Kachwekano than Kawanda with mean yields ranging from 928 to 2251 kg ha-1, and 698 to 2036 kg ha-1 respectively. Angular leafspot, common bacterial blight and rust diseases varied between locations, and among lines with no visible to sever symptoms. Based on Wricke’s ecovalence estimates for stability, SCN20, SCN13, SEN114, SEC40 and SEC35 expressed yield stability and superiority. Of the 462 lines, 6.3 % maintained >1500 kg ha-1, the minimum anticipated commercial yield of new varieties, in all the trials, both seasons and in each year; 5.0 % also maintained above average yields. The most outstanding (1629-3944 kg ha-1) were; DAB299, DAB291, DAB234, DAD34, DAB478, DAB487, DAB543, DAB231, SCN20, SCR66, SCR60, and SER335. These are recommended for development of new varieties.
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 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 ».