Phenological Study and Effect of Two Pollination Techniques on Groundnut Fruiting
Notice bibliographique
Résumé
Arachis hypogaea Linné is an annual legume and is one of the most widely cultivated oilseeds in West Africa and even worldwide for its high oil content. However, the floral phenology of groundnut accessions and their typology are not fully known. Similarly, the reliable manual pollination technique used to cross-breed elite genotypes of Arachis hypogea is not sufficiently well known. With a view to improving the local yield of this crop, the present study was conducted to assess the morphological diversity of six accessions linked to floral biology, and to evaluate two manual pollination techniques A and B. The results showed morphological variability within accessions. Thus, except for flower length, the other characters (flower width; number of flowers per peduncle; time between flower bloom and pod maturity) significantly differentiated the 6 groundnut accessions. Then, accessions PA1-19, PA1-21, PA8-1, PA12-5, P12-7 and PA17-2 were differentiated by the four characters reflecting floral phenology. Technique B was more effective than technique A, with success rates of 61.35% and 42.04% respectively. This superiority of technique B could be explained by the presence of the carina during pollination. The combination of morphological and phenological floral characteristics showed that accessions PA1-21 and PA1-19 performed better. These accessions could be used in crosses based on the manual pollination technique identified, to create high-performance groundnut hybrids in Côte d’Ivoire.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».