ENTRY BY TESTER BIPLOT MODEL FOR EVALUATION OF SOME KABULI CHICKPEA GENOTYPES BASED ON SEVERAL MULTIPLE TRAITS
Notice bibliographique
Résumé
The aim of investigation was to evaluate the pattern of genetic variation in Kabuli chickpea genotypes through various traits under semi-arid rainfed circumstances.Trial was performed to evaluate the response of 50 Kabuli chickpea genotypes via a randomized complete block layout with three replicates.The entry by tester (genotype by trait) biplot which explained 66% of the variability indicated that the important traits for a favorable genotype in semiarid environments were seeds' number of pod and pods' number of single plant.The biplot model introduced some desirable chickpea genotypes as good for a trait or a category of traits; genotype 27 for chlorophyl content, genotype 26 for seed yield (SY), SP and PP, and genotype 36 for plant height (PH), days to maturity (DM), pod's weight (PW), hundred seed weight (HSW), plant dry weight (PDW), and plant fresh weight (PFW).Based on an ideal assumptive genotype (entry) position, genotype 1 followed to 2, 10, 16, 17, 23, 26, 33 and 34 were ideal regarding the distinction ability and typical potential.According to an ideal assumptive trait (tester) position, PH, PDW, and PFW were more discriminative and typical traits.The responses of chickpea genotypes regarding SY indicated that genotype 26 following to 3, 17 and 27, were the most desirable and can be advised for commercial cultivar release process.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».