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Enregistrement W4416795056 · doi:10.1155/sci5/9158280

Comprehensive Assessment of Local and Exotic Sorghum Genotypes for Forage Production and Quality Under Drought Conditions

2025· article· en· W4416795056 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScientifica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Agriculture, FaisalabadAgricultural Research ServiceHigher Education Commission, PakistanAlberta Agricultural Research InstituteU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSorghumFodderBiplotDrought toleranceCropForageBiomass (ecology)Shoot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sorghum ( Sorghum bicolor L.), locally known as jowar, is a vital summer fodder crop in Pakistan, significantly contributing to livestock sustenance. However, drought stress poses a critical challenge by reducing plant biomass and elevating hydrogen cyanide (HCN) content, a toxic antiquality component that endangers livestock health. This study aimed to identify sorghum genotypes with improved fodder yield and reduced HCN content under drought stress. Seventy diverse genotypes were evaluated in a hydroponic system under three polyethylene glycol (PEG) levels (0%, 5%, and 10%) in a two‐factor factorial experiment arranged in a completely randomized design (CRD). Analysis of variance (ANOVA) revealed highly significant ( p < 0.05) genotype, treatment, and genotype × treatment interaction effects across all measured traits, indicating considerable genetic variability in drought responses. Drought stress significantly increased root length (RL) (3.2–13.2 cm) and decreased several morphological traits including shoot length (SL), shoot fresh and dry weights (SFW and SDW), and chlorophyll (23.4–42.8 μg cm −2 ) and fodder quality traits including crude protein (CP) (15.4%–24.1%) and crude fiber (CF). Principal component analysis (PCA) explained 72.4% of the total variance in the first three components, identifying SDW, SFW, RL, and SL as key contributors to drought tolerance. Correlation analysis revealed significant positive and negative correlations among the traits under all normal and drought conditions. Despite these reductions, genotypes such as Sorg‐60, Sorg‐66, and Sorg‐7 showed superior performance in both biomass and quality traits, while Sorg‐53 and Sorg‐56 exhibited high sensitivity to drought. Based on PCA biplot positioning and trait performance, 20 genotypes (10 highly tolerant and 10 highly sensitive) were selected for field evaluation under normal and drought conditions using a randomized complete block design (RCBD). Morphological, physiological, and fodder quality traits showed comparatively low reduction under drought conditions in tolerant genotype compared to drought‐sensitive genotypes. Statistical analyses supported the findings and highlighted promising genotypes for use in future sorghum breeding programs aimed at enhancing forage yield and nutritional safety under water‐limited environments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle