Adaptability and Stability in Maize Populations
Notice bibliographique
Résumé
Maize plays an important role in the national and global economy, continuously increasing its total production due to advances in technology and access to new land areas. Thus, new sources of germplasm are fundamental to generate cultivars more adapted to the diversity of environments and planting times. The objective of this study was to evaluate 36 populations of maize in three environments, aiming to identify the existence of genotype-by-environment interaction, classify populations based on adaptability and stability using the methods of regression and mixed models, indicate the best populations, and compare the two methodologies. The environments evaluated were: E1-second crop (safrinha) season of 2016 in an experimental area of latosol, with incidence of water stress; E2-crop season 2016/2017 in sandy soil, in family farm area; and E3-crop season 2016/2017 in an experimental area of latosol, no incidence of water stress. Grain yield was evaluated, adaptability and stability analysis was performed. Population 36 achieved high productivity, adaptability and general stability in three tested environments. Both methodologies showed similar results regarding adaptability and stability of some populations in three environments, but mixed models were more suitable for providing better selective accuracy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».