Evaluation of dry matter, starch and beta-carotene content in orange-fleshed sweet potato (Ipomoea batatas L.) genotypes tested in three agro-ecological zones of Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of dry matter, starch, beta-carotene content and stability of eight orange-fleshed sweet potato genotypes was conducted at Bunda College in Malawi. Genotypes LU06/0527, LU06/0252, LU06/0428, LU06/0299, LU06/0258, BV/009, Kenya and Zondeni were evaluated. The genotypes were grown in three agro-ecological zones of Malawi namely Maseya in Chikhwawa District representing low altitude areas with hot climate; Bunda in Lilongwe District representing medium altitude with warm climate and Bembeke in Dedza District representing high altitude areas with cool climate. Harvested tubers were evaluated for dry matter, starch and beta-carotene content using spectrophotometry. Analysis of variance on the main effects between genotypes and environments as well as Interaction Principle Component Analysis (IPCA) for the residual multiplication interaction between genotypes and environments for beta-carotene content in the eight genotypes were conducted. Results showed significant differences in dry matter, starch and beta-carotene content among genotypes and across sites. Zondeni produced highest dry matter (34.4%) while BV/009 was the least (26.8%). Genotype LU06/0252 produced highest beta-carotene (6793.2 μg/100 g) followed by Zondeni (5620.9 μg/100 g). Beta-carotene content increased significantly with decreasing altitude and was highest at Maseya (4258.5 μg/100 g) followed by Bunda (3556.2 μg/100 g). Stability analysis showed that Kenya (SPN/O) was the most stable genotype in beta-carotene content across the sites. Bembeke was the most stable site while Maseya recorded highest beta-carotene content but was unstable site. Key words: Orange-fleshed sweet potato, agro-ecological zones, beta-carotene content, starch content, dry matter content.
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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 | 0,004 | 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 ».