Agromorphological and Physiological Performance of Ethiopian Common Bean (Phaseolus vulgaris L.) Genotypes under Different Agroecological Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to assess the agronomic performance of common bean genotypes, previously selected for their response to infestation, by Mexican bean weevil and to identify promising lines that can be used as parents in a downstream breeding program. Field experiments were conducted using 144 genotypes under three different agro-ecologies in an unbalanced incomplete block design with three replications. Data on 15 agro-morphological traits were collected, and multivariate methods were used to examine the patterns of variation among the genotypes. The genotypes revealed a high level of phenotypic diversity for all agronomic traits. Six principal components, which contributed 84% of the total variation among the genotypes, were identified. The 15 agro-morphological traits classified the genotypes into three distinct major clusters and sub-clusters. The clustering patterns of the genotypes were according to the seed size, whereby the small and medium beans were distinctly separated from the large-seeded beans. The study established the existence of considerable genetic variations among common bean genotypes. Unique genotypes, such as Nasir, Awash Melka, and RAZ-36 from Cluster I, RAZ-2, RAZ-11, and RAZ-42 from Cluster II, and SER-125, SCR-15, MAZ-200, MAZ-203, and RAZ-120 from Cluster III, were selected based on their distinct agronomic performance. The selected genotypes could be useful for the common bean breeding program.
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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 ».