MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084087634 · doi:10.5539/jas.v12n10p116

Assessment of Juvenile Growth and Yield Relationship Among Dwarf Cashew Types in Ghana

2020· article· en· W3084087634 sur OpenAlexvenueno aff
Abu Mustapha Dadzie, Paul Kwesi Krah Adu-Gyamfi, Abraham Akpertey, Atta Ofori, Stephen Yaw Opoku, J. Yeboah, E. G. Akoto, Francis Kwame Padi, Ebenezer Obeng‐Bio

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCocoa Research Institute of Ghana
Mots-clésBiologyHeritabilityAnacardiumCropRandomized block designJuvenileYield (engineering)Cash cropAgronomyHorticultureAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cashew (Anacardium occidentale L.) is an important tropical cash crop cultivated in Ghana. It provides livelihood for about 200,000 people and contributes 6.1% to Ghana’s gross domestic product (GDP). Four Brazilian dwarf accessions were introduced to improve nut yield. Objectives of this study were to (1) assess the agronomic performance of the accessions across two contrasting ecologies, (2) determine environmental influence on juvenile growth, (3) determine the relationship between early vegetative growth and yield and (4) explore heritability and genetic advance for the measured agronomic traits. The experiment was laid out in a randomized complete block design with 3 replications. Results revealed significant (p < 0.05) environmental influence on growth and yield of cashew. Transitional savanna agro-ecology is more suitable for cashew growth and development. Crop year, location and crop year × location interactions also influenced most of the agronomic traits. Early growth characteristics alone were not enough to predict yield. Genotype B2 ranked highest yielding across the agro-ecologies. Moderate to high heritability and genetic advance estimates were observed for nut yield, plant height and girth, an indication of variability among accessions needed for cashew improvement in Ghana.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetCocoa and Sweet Potato AgronomyTravaux en français237 207