Unveiling Phenotypic and Environmental Dynamics: Exploring Genetic Stability and Adaptability of Faba Bean Cultivars in Norwegian Climates
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study evaluated 22 spring‐type faba bean cultivars in the main areas for cultivation of faba bean in Norway to assess the variation of 14 faba bean traits due to cultivar (G), environment (E), and their interaction (G × E), and to assess their stability across environments by using the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) analysis and coefficient of variation (CV). Significant G, E, and G × E effects were found for most traits, with environment accounting for much of the variance in yield and the growing degree days (GDD) to different developmental stages. Yield was highly correlated with thousand kernel weight (TKW) and GDD to BBCH 89 (maturation). The stability of the cultivars was studied for yield, TKW, and GDD to BBCH 89. Stability analysis using the AMMI stability value, yield stability index, CV, and the average sum of ranks identified Birgit, Stella, Bobas, and Macho as the most stable high‐yielding cultivars across environments, achieving a mean yield of 6–6.4 tons ha −1 . Bobas, Macho, Stella, and Yukon had the most stable TKW (612–699 g) and Bobas, Capri, Trumpet, and Vertigo were the most stable regarding GDD to BBCH 89 (1257°C days, with a base temperature of 5°C). These stable cultivars can be utilized in breeding programs to achieve high and stable faba bean yield in the main growing areas of Norway and other Nordic‐Baltic countries.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle