Agro-morphological Characterization of Maize (Zea mays L.) Hybrids Under Acid Soils in Two Contrasting Environments
Notice bibliographique
Résumé
Acidic soils cover 75 to 80% of the arable soils in the humid forest areas of Cameroon, causing maize yield losses of around 69%. Sixty-four accessions of maize hybrids were developped from “Line × Tester” crosses between twenty tropical inbred lines with three testers (Cam inbgp117, 88069 and 9450) and between testers themselves, and one acid tolerant open pollinated variety (ATP-SR-Y). Those inbred breeding lines were collected from CIMMYT, IITA and IRAD and the derived single hybrids were characterized using agro-morphological maize’s descriptors on a completely randomized block design in two contrasting environments (Nkoemvone and Nkolbisson). The data collected was subjected to multivariate analyses. The Principal Component Analysis showed the first two components being 73.60% and 78.99% of the total variation in Nkoemvone and Nkolbisson, respectively. Furthermore, grain yield showed a positive and highly significant correlation with the plant emergence rate in Nkoemvone (r = 0.61, P < 0.001) and Nkolbisson (r = 0.84, P < 0.001). Hierarchical Clustering Analysis indicated that these accessions forms four distinct groups, where each of the groups showed clear specific features for which the performance differs from that of the others in Nkoemvone and Nkolbisson. Characters such as plant emergence rate, prolificacy, ear appearance and grain yield have been found as important phenotypic markers for assessing agromorphological diversity of maize hybrids. These traits should necessarily be considered in maize breeding programs for varietal discrimination and formulation of cores collection of maize tolerant to aluminum and manganese toxicities in the soil.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».