PARTICIPATORY IDENTIFICATION OF FARMER ACCEPTABLE IMPROVED RICE VARIETIES FOR RAIN-FED LOWLAND ECOLOGIES IN UGANDA
Notice bibliographique
Résumé
Rice ( Oryza sativa L.) is increasingly an important food and income generating crop in eastern Africa. Unfortunately, its production is characterised by low yields largely caused by minimal utilisation of improved varieties and poor production techniques. In response to the rising rice demand, rain-fed lowland rice production in the country is associated with field expansion rather than intensification. Consequently, farmers are encroaching on vulnerable ecologies, especially the wetlands. The objective of this study was to identify farmer preferred and rain-fed lowland adapted improved rice varieties. Six varieties (IR 64, Basmat 370, Supa, Wita 9, K85, Buyu) were evaluated in four trials in the Kyoga plains agro-ecological zone in eastern Uganda. Varieties K85 and Wita 9 yielded 6133 and 5553 kg ha-1, respectively; significantly higher (P<0.05) than Buyu, the local check. Basmat, IR64 and Supa yielded 4191, 3554 kg and 3608 kg ha-1, respectively; though not significantly different (P>0.05) from the local check. Variety K85 was preferred by 59% of the farmers; and this was followed by Wita 9. Basimat 370 and Supa were selected by 50.4% as the worst performing varieties. Gender based preference for K85 was 54.5 and 36.4% for male and female, respectively. The criteria for variety preference were level of grain yield, short maturity time, plant height and resistance to lodging.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».