Analysis of seed chain and its implication in rapeseed-mustard (Brassica spp.) production in India
Notice bibliographique
Résumé
India is ranked third after Canada and China sharing about 11.0% of the global rapeseed-mustard production (72.41 mt) and 24.7% and 29.4% in terms of area and production, respectively, of oilseeds in India during 2018-19. Of the projected demand of 82-101 m t of oilseeds by 2030, contribution of rapeseed-mustard is projected at 16.4-20.5 m t, considering its share of 20%-25% in production. Near doubling the production of rapeseed-mustard from its current production of 9.26 m t within 10 years is a daunting challenge necessitating multi-pronged strategy. First and foremost approach would be to bridge the exploitable yield reservoir (EP II) of 57.2% in rapeseed-mustard. Seed is the technological carrier and facilitates the realization of potential of variety and crop management technologies. The present paper reviews global scenario ofrapeseed-mustard production and Indian scenario ofseed sector, seed systems, seed production chain, seed status and its implication in production ofrapeseed-mustard. India has a very robust seed systemcomprising both public sector institutions and private seed companies; this systemacts as a driver of growth in agriculture. Of the three seed systems prevalent in India, viz., formal, informal and integrated, formal system wherein guiding principles are to maintain varietal identity, purity and to produce seed of optimal physical, physiological and phyto-sanitary qualityis predominant. Seed chain ofrapeseed-mustard during 2019-20 was maintained with 55 varieties comprising 35 of Indian mustard, 11 of toria, 5 of yellow sarson and 2 each of gobhi sarson and taramira. Varietal mismatches in the breeder seed production was only 5.6% during 2019-20. Breeder seed production was higher by two to three folds than the indents during the last 11 years (2009-10 to 2019-20). During the last 10 years there has been a surge in seed requirement from 2.20 lakh q to 2.64 lakh q. Seed availability during this period was always higher by 2.3%-27.8% than the requirement, except during 2016-17 when a marginal deficit (0.8%) was observed. The seed replacement rate (SRR) is above the threshold level (33% for self- and 50% for cross-pollinated crops) and varietal replacement rate (VRR) is also high as contribution of old and obsolete varieties (released up to 1993) has substantially reduced from 49.4% (2014-15) to 1.7% (2019-20) for Indian mustard; 81.1% (2014-15) to 25.1% (2019-20) for toria and 64.0% (2014-15) to 18.9% (2019-20) for yellow sarson. Increased availability of seed, adequate SRR with high VRR are some of the contributing factors for enhanced yield from 1143 kg/ha to 1511 kg/ha during 2008-09 to 2018-19 in rapeseed-mustard. This paper also highlights some of the issues and strategies for quality breeder seed production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».