Genetic Engineering of Local Cayenne Pepper (Capsicum frustescens L.) Through Breeding With Multigamma Irradiation Methods to Obtain Superior Offspring
Notice bibliographique
Résumé
This study purpose to genetically engineer local cayenne pepper through breeding with multigamma irradiation methods to obtain superior offspring that adapt to drought stress, extreme weather, pest tolerance, and high production. The method used consists of observation, sampling, irradiation, careful selection, purification, comparative, and interpretation. The brief procedure of the study included: observations for taking samples, inventorying the physical characteristics of local chili parent varieties, selecting research sites, cultivating the planting area, irradiating the sample at a dose of 2500 rads for 30 minutes, soaking the planting area, planting seeds, irrigation, observing the age and ability to grow seeds, doing embroidery, weeding and fertilizing, observing the condition of plants during growth, harvesting, weighing the mass of fruit per tree, analyzing several nutritional content, comparing the physical and chemical characteristics of the parent varieties and selected superior offspring, and interpreting. Result of research: Local cayenne pepper of superior selected offspring as a result of multigamma irradiation can adapt to drought conditions, extreme weather, tolerant of pests and diseases, and significantly increase production compared to the parent variety. The average production of the selected superior offspring was 11.11 t ha-1, while the parent variety was 6.54 t ha-1 with a percentage increase in the production of local cayenne pepper from the selected superior offspring was 41.13%.
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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 | 0,001 |
| 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 ».