Performance evaluation of advanced durum wheat genotypes under irrigated condition at Bhairahawa, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
A field research was carried out at the National Wheat Research Program (NWRP) in Bhairahawa, Nepal in 2022 to investigate elite durum wheat genotypes and key traits contributing to grain yield. The experiment was performed in an alpha lattice design with two replications. Thirty distinct durum wheat genotypes were assessed, focusing on fourteen quantitative traits including days to booting, days to heading, days to maturity, plant height, spike length, peduncle length, number of tillers per square meter, number of spikes per square meter, number of grains per spike, grain weight per spike, thousand kernel weight, grain yield, biomass yield, chlorophyll content. The studied genotypes were grown under irrigated condition. Genotype NL1779 attained the highest grain yield of 3828 kg/ha, followed by NL1769 (3784 kg/ha), NL1772 (3726 kg/ha), NL1789 (3640 kg/ha) and NL1784 (3570 kg/ha). Principal components analysis revealed that eight traits were the major loadings on the first two principal components that describe 53.4% of the total morphological variance at irrigated condition. Cluster analysis grouped the different genotypes into four clusters, with each cluster showing variation in performance for different traits under irrigated conditions. Cluster III is characterized by genotypes exhibiting the highest grain yield, biomass yield, spike length, number of grains per spike, and number of spikes per square meter. Notably, the high-yielding genotypes NL1779, NL1769, NL1772, NL1789, NL1784, and NL1773 identified within this cluster could serve as potential candidates for inclusion in the national breeding program. These superior genotypes could be recommended for irrigated environment after further evaluation. Integrating them into national breeding programs offers an opportunity for genetic improvement, contributing to establishing a robust durum wheat production system in Nepal, meeting the growing demand for durum wheat products while promoting dietary diversity and sustainable agriculture.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».