Cowpea Crude Protein as Affected by Cropping System, Site and Nitrogen Fertilization
Notice bibliographique
Résumé
High protein content in cowpea (Vigna unguiculata (L.) Walp.) is considered as major advantage for its use in nutritional components. In this way, an experiment was conducted to investigate the effect of cropping system, site, and nitrogen fertilization on cowpea crude protein. The study comprised of three cropping systems (Maize-cowpea rotation, monocropping cowpea and intercropped cowpea), three sites (Potchefstroom, Taung, and Rustenburg, South Africa) and two rates of nitrogen fertilizers applied in kg ha-1 at each site (0 and 20 at Potchefstroom, 0 and 17 at Rustenburg, 0 and 23 at Taung). Moreover, a factorial experiment randomized in complete block design with three replications was conducted during 2011/12 and 2012/13 planting seasons. The protein content was determined from green leaves harvested before flowering, immature green pods and seeds during reproductive stage and maturity. Results showed that cropping system had significant effect on cowpea leaf protein content (P < 0.05). Intercropped cowpea significantly gave higher leaf protein (26.7% more) content than rotational cowpea. Cowpea planted at Taung had significantly higher leaf protein (30.1% more) content as compared to cowpea planted at other sites. Application of nitrogen fertilizer contributed to higher protein content of immature pods. Moreover, cowpea protein content differs among the different locations due to different soil types and climatic conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».