Heterosis Estimation in Okra [Abelmoschus esculentus (L.) Moench) for Yield and Contributing Traits
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe analysis of variance revealed significant differences among all the 51 genotypes for all the fourteen quantitative characters studied indicating a high degree of variability in the materials during both the respective years. The magnitude of heterosis varied from cross to cross for all the characters studied. For fruit yield per plant, among 36 cross combinations, maximum relative heterosis was observed in EC169506 × Arka Anamika (43.13% and 37.13%) followed by EC169400 × Arka Anamika (25.55% and 30.10%), IC117351 × Arka Anamika (25.00% and 30.20%) and EC169430 × Parbhani Kranti (244.39% and 29.48%) during both the respective years consistently. Whereas, only two cross combinations viz., EC169400 × Arka Anamika (23.70% and 24.27%) and IC117351 × Arka Anamika (23.36% and 29.25%) exhibited consistent significant positive heterosis over better parent in desirable direction during both the respective years for fruit yield per plant. The high heterotic response in these hybrids for fruit yield per plant resulted mainly due to substantial heterosis for number of fruits per plant, fruit length, plant height, and inter-nodal length.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».