Legume Production and Irrigation Strategies in the <scp>A</scp>ral Sea Basin: Yield, Yield Components, Water Relations and Crop Development of Common Bean (<i><scp>P</scp>haseolus vulgaris </i><scp>L</scp>.) and Mungbean (<i><scp>V</scp>igna radiata</i> (<scp>L</scp>.) <scp>W</scp>ilczek)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With world population expected to reach 9.2 billion people by 2050, improved irrigation methods will be needed to increase the productivity of agricultural land and improve food supply worldwide. The objective of this work was to examine the effect of regulated deficit irrigation ( RDI ) and alternate furrow irrigation ( AFI ) on the yield and yield components of two legume species (common bean and mungbean) produced as a second crop following winter wheat in U zbekistan, C entral A sia. Water relations and crop development were also examined. The research was conducted during two successive growing seasons in the F ergana valley. Production of mungbean using the severe stress RDI treatment in combination with AFI resulted in the highest yields with the lowest quantity of applied water in 2004. In addition, yields of common bean in the moderate stress treatment were not different from the recommended schedule, although irrigation events were decreased from 4 to 2. AFI did not reduce yields, and it did not interact with RDI to reduce yields further. In general, mungbean yields were higher than those of common bean. The combination of AFI and RDI can allow legume production with reduced water inputs.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».