Evaluation of Tillage Practices for Maize (Zea mays) Grown on Different Land-Use Systems in Eastern Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Improved fallows of Sesbania sesban (Sesbania) have been known to improve soil physical and chemical properties and increase crop yield compared to traditional fallows. However, the effects of soil tillage practices after improved fallows on soil properties, weeds, labour and subsequent maize crop have not been assessed in Southern Africa. This study aimed to evaluate how tillage practices affect yield of maize and affect soil properties after two years of fallow and subsequent cropping phase. In this study, done at sites in eastern Zambia, maize yield from a two-year planted Sesbania, natural fallow, continuously fertilized and unfertilized maize were compared under conventional, flat till and zero tillage practices. A split plot experiment, with improved fallow systems in the main plot and the tillage practice in the subplot, was established at the sites. The results showed that the increases in grain yield under conventional tillage over zero tillage practice were 17.8% and 28.2% during 2000/2001 and 2001/2002 seasons, respectively, at Msekera. At Chadiza, the increases in grain yield under conventional tillage over zero tillage were 66.3% and 327.4% during 2000/2001 and 2001/2002 seasons, respectively. Greater maize yields were achieved under Sesbania planted fallows compared to the natural fallow and maize monoculture without fertilizer. Overall, zero tillage practice resulted in lower maize grain yield, higher bulk density, reduced water intake, higher weed infestation and high labour demand during weeding compared to conventional tillage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».