Genetic Analysis Of Advanced Wheat (Triticum Aestivum L.) Lines Grown Under Different Sowing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
An investigation was made with 50 genotypes to study genetic variability and character association for yield and yield attributing traits under timely and late sown condition and screening of genotypes for spot blotch resistance. All the traits showed high heritability. Of the 12 yield components, only harvest index was correlated positively and significantly with grain yield/plant in both sowing conditions. In timely sown condition highest positive direct effect on Yield/plant was imposed by Days to 50% flowering (3.011) at genotypic level with residual effect R=0.02. In phenotypic path highest positive direct effect on Yield/plant was imposed by Days to 50% heading (0.426) with residual effect R=0.06. In late sown condition highest positive direct effect on Yield/plant was imposed by Days to 50% flowering (0.318) at genotypic level with residual effect R=0.02. In phenotypic path highest positive direct effect on Yield/plant was imposed by Harvest index (0.232) with residual effect R=0.02. MLR analysis revealed Days to 50% flowering in timely sown condition and Days to 50% heading in late sown condition to be most sensitive towards AUDPC in a negative direction. NEST 20-8 performed very well in both the conditions and was moderately resistant against spot blotch.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».