Evaluating Drought Tolerance in African Rice Genotypes Across Upland and Lowland Ecologies in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Rice is a staple for over half the world’s population. However, its productivity is severely limited by drought stress. In this study, we screened 16 upland and 25 lowland genotypes under well-watered (WW) and drought stress (DS) conditions. Grain yield was strongly and positively correlated with vegetative vigor, panicle dry weight, harvest index, chlorophyll content, and Quantum yield of Photosystem II under DS in both the environments. Many upland genotypes maintained high yields under drought ~1637-2242 kg/ha compared to ~2016-3629 kg/ha under WW. The most promising lowland genotypes yielded ~2600-2900 kg/ha under DS compared to 4600-6300 under WW. Among the five genotypes that were tested in both upland and lowland conditions, two performed well in both environments, suggesting adaptability to both ecologies. Some genotypes showed high post-drought recovery (up to ~90%), indicating that they are suitable for border testing in drought prone environments to check stability and potential lines useful for breeding drought tolerance in rice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».