2009
DOI: 10.1590/s1516-35982009001000002
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Análise de trilha dos componentes do rendimento de sementes de trevo-branco

Abstract: RESUMO -Objetivou-se, por meio de uma análise de trilha para rendimento de sementes em trevo-branco, obter informações básicas para utilização em estratégias de manejo para maior produção de sementes e maior ressemeadura natural, proporcionando assim condições para maior persistência da espécie na pastagem. Foram analisadas as seguintes variáveis: botões florais, número de inflorescências, número de inflorescências maduras, número de legumes/inflorescência, peso de 100 sementes e rendimento de sementes. A vari… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1

Citation Types

0
1
0
2

Year Published

2010
2010
2021
2021

Publication Types

Select...
6

Relationship

2
4

Authors

Journals

citations
Cited by 6 publications
(3 citation statements)
references
References 11 publications
0
1
0
2
Order By: Relevance
“…Neste contexto, a correlação simples de Pearson aparece como complemento para as análises realizadas, pois permite avaliar a magnitude e o sentido da associação entre dois caracteres (Lopes & Franke, 2009).…”
Section: Tutoramentounclassified
“…Neste contexto, a correlação simples de Pearson aparece como complemento para as análises realizadas, pois permite avaliar a magnitude e o sentido da associação entre dois caracteres (Lopes & Franke, 2009).…”
Section: Tutoramentounclassified
“…Dessa forma, para boa produção de sementes dessas espécies, há necessidade de satisfatória polinização entomófila (Camacho et al, 1999). Segundo Lopes & Franke (2009), o número de legumes por inflorescência, em trevo branco, está diretamente correlacionado ao rendimento de sementes. A correlação positiva entre essas duas variáveis ocorreu, indiretamente, pelo efeito de inflorescências maduras (inflorescências polinizadas).…”
Section: Resultsunclassified
“…Ridge regression and multiple-regression analyses were applied to avoid high inter-correlation and multico-linearity among the variables 4648 . The significant correlation coefficients ( P < 0.001 and 0.01), path analyses, and ridge regressions of the multifactor orthogonal experimental design and large sample statistical analysis in the field experiments show that the models are reliable 48 .…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 99%