10.53762/grjnst.03.02.04
Notice bibliographique
Résumé
The present study comprises of 16 indigenous hybrids with two replications and evaluated in RCBD during Kharif 2023 to assess the hybrids for kernel yield and its associated traits at Faisalabad, Punjab, Pakistan. Analysis of variance revealed that plant height (PHt), ear height (ErHt), ear length (ErL), ear girth (ErG), kernel/row (KeRo), kernel length (KeL), kernel width (KeW), kernel thickness (KeTh), 100 kernel weight (KW), shelling % (Shell) showed highly significant variation, kernel yield (Y) possessed significant variation while days to 50% silking (Silk) showed non-significant variation among 16 hybrids. Pearson correlation analysis revealed that highly significant association found between PHt and KeW (0.72**), KW and ErL (0.68**), KeRo and KeTh (-0.64**). Significant correlation found between KW and KeRo (0.53*), ErL and KeRo (0.52*), ErG and KeL (0.57*), KW and KeTh (-0.51*), KeL and KeTh (-0.53*). The first two components of PCA accounted for 53.2 % of the total variance. PCA biplots arrow for Y aligns in the direction of ErG and KeL that showed significant association for Y improvement. Arrow head of PHt and ErHt point in the same direction, suggesting both traits can be improved simultaneously but they are oriented opposite to Y. Similarly, arrows of ErG and KeL point in the same direction, connecting positive relation between them which can be improved together. Kernel yield (Y) can be enhanced by improving ErG and KeL. Finally, FH-1720 and YH-5427 exhibited superior performance in Y, KeL and ErG, making them promising candidates for achieving higher grain yield.
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 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) | 0,985 | 0,914 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».