MORPHOLOGICAL CHARACTERIZATION OF SOME COLLECTED NATIVE PURSLANE (PORTULACA OLERACEA L.) GENOTYPES
Notice bibliographique
Résumé
Purslane (Portulaca oleracea L.), an annual herb commonly found across various regions of the world, is often considered either a weed or a valuable vegetable crop. This study aimed to evaluate the morphological variation among ten purslane genotypes collected from different regions of Iran. The trial was conducted in a greenhouse environment via a completely randomized scheme with four replicates, during which eleven traits were assessed. The genotype × trait interaction biplot model accounted for 90% of the observed variability, revealing four distinct genotypic groups. Notably, the Mashhad genotype exhibited the highest values for the flower number per branch, dry shoot weight, fresh shoot weight, branch number of the main stem, and the number of seeds per capsule. A positive correlation was observed among the flower number per plant, capsule number per branch, and flower number per branch, while these traits were negatively associated with main stem length, leaf length, and leaf width. The Mashhad genotype, along with those from Bandar-Abbas and Parsabad, demonstrated superior performance and distinctiveness, with the number of seeds per capsule and the number of branches on the main stem showing the highest discriminative potential. When evaluating dry shoot weight, the Mashhad genotype, followed by those from Parsabad and Bandar-Abbas, emerged as the most desirable, whereas the genotypes from Ardabil and Sirjan were the least desirable in this characteristic. The significant diversity identified among these purslane genotypes could be instrumental in enhancing the breeding of this crop for specific target traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».