Agronomic Approach to Iron Biofortification in Chickpea
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea (Cicer arietinum L.) is a staple crop in many developing countries where iron (Fe) deficiency is severe. The biofortification of chickpea is a possible solution to address the Fe deficiency problem. A chickpea biofortification experiment was conducted under field conditions to evaluate the effects of different doses of Fe fertilizer (0 kg ha−1,10 kg ha−1 and 30 kg ha−1 of Fe-EDDHA) on the Fe content in seeds from 18 chickpea cultivars. The experiment was designed as a factorial combination of 18 chickpea cultivars and three Fe fertilizer doses in a randomized complete block design with four replications at two locations in Saskatchewan in 2015 and 2016. The Fe concentration in seeds across 18 different chickpea cultivars increased with Fe fertilization. Fe concentration in X05TH20-2 and CDC Frontier cultivars increased from 57 µg g−1 to 59 µg g−1 and from 56 µg g−1 to 58 µg g−1, respectively, after adding Fe fertilizer in both locations in 2015 and 2016. The biofortified seeds of these two cultivars can provide approximately 6 mg Fe 100−1 g seeds. Thus, 67 and 150 g of Fe biofortified chickpea seeds can provide 50% of the recommended dietary allowance of Fe for men and women.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».