Participatory Rural Appraisal of Bambara Groundnut (Vigna subterranea (L.) Verdc.) Production in Southern Guinea Savanna of Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Participatory Rapid Appraisal (PRA) study of bambara groundnut (Vigna subterranea (L.)Verdc.) production was conducted in six villages sampled from three Local Government Areas (LGA). The LGAs were Ogbadibo, Kwande (Benue State) and Olamaboro (Kogi State), all located in Southern Guinea Savanna of Nigeria. The study involved 6 group discussions and 240 individual key informants who were interviewed using a check list with a view to provide information on existing bambara groundnut-based cropping systems. Results indicated that most bambara groundnut farmers were literate (99.58%). 52.91% of the farmers were males and 47.08% were females. Bambara groundnut production was mainly in small holdings (≤1ha). About 30 % of bambara groundnut farmers plant the crop as sole while 65.83% intercropped it with other crops. Intercropping with cassava dominated the intercrop systems. Planting was mainly on ridges (83.33%). About 77% of the farmers do not apply fertilizer to bambara groundnut with the belief that it could grow well on poor soils. Weeding was done manually by 87.08% of the farmers, while 21.25% of them used herbicides for weed control mainly in Kwande LGA. Yields of bambara groundnut were generally low (100-600 kg/ha). Labour and lack of finance ranked the highest consideration by farmers as constraints to the production of bambara groundnut in Southern Guinea Savanna. Scientific investigation into the suitability of some of the popular landraces of bambara groundnut in the various cropping systems in Southern Guinea Savanna might be necessary to ensure food security in the region.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle