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Enregistrement W4405745618 · doi:10.33865/wjb.10.1.1414

“AROOJ-22” a versatile climate resilient high yielding bread wheat variety recommended for irrigated and rainfed areas of Punjab Pakistan

2024· article· en· W4405745618 sur OpenAlexfundno aff
Javed Ahmad, Nadeem Ahmad, Ahsan Javed, Sadaf Shamim, Muhammad Zulkiffal, Muhammad Hammad Tanveer, Muhammad Makky Javaid, Yasir Ramzan, Iqra Ghafoor, Sajid Ur Rehman

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Biology and Biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésAgronomyVariety (cybernetics)GeographyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arooj-22 is a bread wheat variety released by Wheat Research Institute (WRI), for irrigated and rainfed areas of Punjab-Pakistan. It was selected during 2016-17 from 24th Semi-Arid Wheat Yield Trial (SAWYT) from CIMMYT, Mexico. It was evaluated for yield stability in regular, provincial and national yield trials with the genotype code; V-17179 from 2017-2021. It delivered superior against the check variety Faisalabad-08, over 28 locations (22 irrigated and 6 rainfed) throughout the province of Punjab and produced 14.7% more grain yield in provincial yield trial. In national yield trial during 2019-20; V-17179 produced 13.4%, 17% and 18% higher yield than check varieties (Ghazi-19, Pak-13, local check) under 20 irrigated locations while produced 11.48%, 15.95% and 17.21% more grain yield than same check varieties under 6 rain-fed locations. Moreover, in national yield trial during 2020-21; V-17179 produced 2.1% and 5.1% more grain yield under 21 irrigated locations as compared to check (Ghazi-19 and Pak-13), while under 6 rain-fed locations V-17179 produced 3.5%, 8.2% and 10% more grain yield than check varieties (Ghazi-19, Pak-13 and local check). Rust resistance index was very good as 8.4 for leaf rust while it was in the acceptable range of 5.67 against yellow rust. The quality parameters were also found worthy regarding protein (12.9%), starch (53.3%), gluten (23%) and test weight (71.1 kg/hl). Arooj-22 delivered best consecutively in two-years (2019-20 and 2020-21) when sown at 1st forth-night during November, with the seed rate of 100 kgha-1 along with the dose fertilizer of 120-90-60 N-P-K (kgha-1). The DNA fingerprinting report showed that Arooj-22 has diverse genetic background from previously registered genotypes. The variety Arooj-22 was recommended/approved in 2021 for the general cultivation in irrigated and rainfed areas of Punjab

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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