Morpho-agronomic and genetic diversity among twelve Sicilian agro-ecotypes of lentil (Lens culinaris)
Notice bibliographique
Résumé
Although Sicily is relatively small (about 25000 km2), it accounts for several agro-ecotypes of lentil (Lens culinarisMedik.), for many of which no data on morphological, agronomic, and organoleptic characteristics are available to date. Thus, experiments were performed to characterize 12 lentil agro-ecotypes from different areas of Sicily, including some small islands surrounding the main island, and to assess the extent of genetic diversity (by means of six inter-simple sequence repeat [ISSR] primers). A famous agro-ecotype from central Italy (CastellucciodiNorcia) and two commercial varieties from Canada (Eston and Laird) were also included in the study. The results showed a large degree of genetic diversity (based on ISSR markers) and variability in pheno-morphological and agronomic traits. In contrast, the intra-accession variability was on average rather low. The agronomic (productivity, nitrogen fixation capacity) and qualitative (lipid content, hydration coefficient) attributes of several Sicilian agro-ecotypes were more pronounced than those of the controls. This fact certainly represents a prerequisite for their future economic valorization. Moreover, the observed variability may be of interest from the point of view of breeding. © 2015, Pakistan Agricultural Scientists Forum.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».