Adaptation, Path Coefficient and Correlation Study of Yield and Associated Traits in Common Bean (Phaseolus vulgaris L.) Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
The study evaluated new biofortified, high-yielding and disease-resistant bean varieties for their adaptability in Zimbabwe. The secondary objective was to assess the association between yield and other traits that contribute to grain yield and identify traits that have direct and indirect effects on grain yield. The study was conducted between December 2016 and June 2017 using an augmented design with 24 varieties replicated three times at Chinhoyi University of Technology Research Farm. Data was analysed using analysis of variance in the statistical analysis system (SAS) software. DAB482, DAB494 and DAB539 were identified as high-yielding varieties with desired disease tolerance to common bean blight (CBB), common leaf rust (CLR) and angular leaf spot). Therefore, these improved common bean varieties recommended for further multilocation evaluation with the potential to be released as commercial varieties. Correlation coefficient values and path analysis values (direct and indirect) showed that the weight of 100 randomly selected seeds per variety and the percentage number of plants that germinated per plot could be used for indirect selection for grain yield (kg/ha). A negative correlation indicates an inverse relationship between traits. This study observed significant negative correlations for CBB and CLR relative to grain yield (kg/ha). This suggests that the grain yield (kg/ha) decreases with increased disease incidence and severity, highlighting the importance of disease tolerance in achieving high grain yield. Hence, there is a need for the breeding program to select and advance varieties that are tolerant to diseases to achieve the desired improvement in grain yield performances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».