Agro-Morphological Evaluation of Semi-Arid Wheat (Triticum aestivum L.) Genotypes for Grain Yield Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Wheat is widely cultivated cereal crop across diverse agro-climatic regions including Pakistan and serves as a staple food for billions of people. In the current study 17 wheat genotypes were evaluated from the semi-arid wheat yield trial (SAWYT) along with local check variety (NIA-Amber) at the Seed Production & Development Centre (SPDC), Tando-Jam, during the rabi season of 2024–2025 to assess agro-morphological traits associated with grain yield. The experiment, laid out in a randomized complete block design (RCBD) with three replications. It was revealed from the findings that all genotypes showed highly significant differences (P ≤ 0.01) for all traits studied. However, SAWYT-17 was the earliest genotype (58.66 days to heading) and recorded the highest harvest index (59.08%), while SAWYT-2 exhibited the tallest plant height (116.55 cm) and semi-dwarf types included SAWYT-9 and SAWYT-10. The longest spike was observed in SAWYT-8 (10.25 cm), and the maximum spikelets spike⁻¹ in SAWYT-16 (22.23). Grain yield per plot was highest in SAWYT-4 (2.23 kg), biological yield was maximum in SAWYT-8 (4.40 kg), and 1000-grain weight was maximum in SAWYT-7 (56.85 g), followed by SAWYT-6 (53.30 g). The largest flag leaf area was noted in SAWYT-10 (37.85 cm²). Overall, genotypes SAWYT-4, SAWYT-7, SAWYT-8, and SAWYT-17 were identified as promising genotypes for use in breeding programs to enhance wheat yield under semi-arid conditions in Pakistan.
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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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».