Peculiarities of traits expression of feed and seed productivity of alfalia collection accessions under high soil acidity
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To study and assess the environmental adaptability of feed and seed productivity of alfalfa collection accessions under high soil acidity by determining its components - regression coefficient and stability variance. Results and Discussion. Breeding nurseries were established by summer coverless sowing: gutter sowing (row spacing 15cm) - for feed productivity; wide-row sowing (45cm) – for seed productivity. The record plot area was 3 m2, in two replications. To assess the feed productivity, we measured the dry matter yield of four mowings (budding phase); to assess the seed productivity, we determined yield from the first mowing. The environmental plasticity coefficient for the feed productivity (bi) varied across the studied accessions from ̶ 1.24 to 2.33. bi> 1 was found in 16 accessions, but the dry matter yields from most of them were significantly lower than that from the check variety, Syniukha. Low values (0 – 0.34) of the stability variance (Si2) indicate that the obtained empirical values differ little from the theoretical ones. As to the seed productivity, bi> 1 was detected in 16 accessions, 8 of which exceeded the check variety, Syniukha, in terms of seed yield. The stability variance varied in a fairly wide range from 0.12 to 308.93. The obtained values of Si2 confirm the difficulty of alfalfa breeding for increased seed productivity compared to feed productivity, which are often positively affected by opposite hydrothermal conditions: drought positively affects the seed yield, while excessive rainfall boost the feed productivity. Conclusions. Alfalfa accessions with a relatively strong response to the improvement of growing conditions with increased feed and seed productivities were selected; they can be used as starting material in breeding for these traits: Radoslava, Olha, Vavilovka (Rodnychok) (Ukraine); Evrika 1 (RF); Ferax 58 (Canada).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».