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Invitar a revisión por pares abierta
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorOrdás Pérez, Amandoes_ES
dc.date.accessioned2017-12-12T08:20:38Z-
dc.date.available2017-12-12T08:20:38Z-
dc.date.issued2015-10-
dc.identifier.citationMol 14-15: 30-38 (2015)es_ES
dc.identifier.issn1133-3669-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10261/158089-
dc.description9 páginas.- 2 figuras.- 5 tablas.es_ES
dc.description.abstract[EN] Plant breeding is an activity aimed to assess which genotype is the best within a population of new genotypes. If the soil were completely homogeneous, a breeder could easily detect the best plants from a field experiment, but even the apparently most homogeneous soil has a considerable degree of heterogeneity. To cope with this inconvenience a branch of statistics has been developed: the design of experiments. The simplest experimental design is the completely random design, which is appropriate when there are no sources of variation other than treatment effects. However, in many cases we have to use more complex designs like randomized complete blocks, factorial designs, latin squares, split plots, spatial designs, etc. In all cases, we must pick the design that minimizes experimental error, with heterogeneity of soil in the case of agricultural experiments being one of the main causes, if not the main, that influences its magnitude.es_ES
dc.description.abstract[ES] La mejora genética vegetal tiene como objetivo detectar el mejor genotipo en una población de genotipos nuevos. Si el suelo fuera completamente homogéneo, el mejorador detectaría fácilmente las mejores plantas en un experimento de campo, pero incluso el suelo que aparentemente es homogéneo, tiene una heterogeneidad considerable. Para resolver estos problemas se ha desarrollado una rama de la estadística que es el diseño de experimentos. El diseño más simple es el diseño completamente aleatorizado, apropiado para aquellos casos en los que los efectos de los tratamientos son las únicas fuentes de variación. Sin embargo, en muchos casos hay que usar diseños más complejos como el de bloques completos al azar, diseños factoriales, cuadrados latinos, parcelas divididas, diseños espaciales, etc. En todos los casos hay que elegir el diseño que minimiza el error experimental. En el caso de los experimentos agrícolas la heterogeneidad del suelo es seguramente la principal causa que influye sobre la magnitud del error experimental.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherSociedad de Ciencias de Galiciaes_ES
dc.relation.isversionofPublisher's versiones_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectDesign of experimentses_ES
dc.subjectPlant breedinges_ES
dc.subjectDiseño experimentales_ES
dc.subjectMejora genética vegetales_ES
dc.titleThe influence of soil in agricultural experimentses_ES
dc.typeartículoes_ES
dc.description.peerreviewedPeer reviewedes_ES
dc.relation.publisherversionhttp://mol.scg.org.es/wp-content/uploads/2016/04/Mol-14_15.pdfes_ES
dc.relation.csices_ES
oprm.item.hasRevisionno ko 0 false*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501es_ES
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1es-
item.languageiso639-1en-
item.openairetypeartículo-
Aparece en las colecciones: (MBG) Artículos
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