Multi-environmental traits selection and farmer's participatory assessment of mean performance and stability of orange-fleshed sweet potato genotypes in Benin
Notice bibliographique
Résumé
Regularly consuming orange-fleshed sweet potatoes (OFSP) is widely recognised as an effective way to treat vitamin A deficiency (VAD), particularly in low-income countries. Unfortunately, cultivars of OFSP are poorly disseminated in most countries in sub-Saharan Africa, where VAD is a major cause of blindness. This study was conducted to evaluate the effect of the genotype-environment interaction (GEI) on the performance and stability of the yield components of OFSP cultivars to trigger their adoption by farmers. Nine OFSP genotypes were evaluated through a multi-environment trial (MET) carried out in 14 environments and in a complete randomised block (RCB) design to select the best genotypes based on the multi-trait mean performance and stability index (MTMPS) and participatory variety selection (PVS). The across-environment likelihood ratio test (LRT) showed significant differences across environments, genotypes, and GEIs for all traits studied, except for the number of marketable roots (NMR). Our findings revealed that genotypes ACAB, Apomuden, and BF59xCIP had satisfactory mean performances and stabilities across all evaluation environments. The PVS revealed that farmers assigned high importance to yield performance for field evaluation and root dry matter content. In addition, they prioritized many different traits, such as the attractiveness of orange flesh colour and the lower fibrousness of boiled roots. The genotypes preferred by farmers were ACAB and Apomuden, generally followed by BF59xCIP, indicating excellent concordance between the genotypes selected with the MTPMPS and those selected by farmers during the PVS. We concluded that farmers' participation in the OFSP genotype evaluation process for future dissemination is necessary to select the most suitable genotypes for production and increase the chances of adopting of these genotypes in rural areas. ACAB and Apomuden will be submitted for registration in the national catalogue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».