Growth and Yield Performance of Improved Cowpea (Vigna Unguiculata L.) Varieties in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Cowpea is well adapted to environmental conditions that affect crop production such as drought, high temperatures and other biotic stresses compared with other crops. Notwithstanding, growth and development of many cowpea cultivars are affected by drought and high temperatures, especially during floral development. This is because cowpea cultivars tend to have narrow range of adaptation as cultivars developed for one zone usually are not very productive in other zones. A study on the growth and yield performance of seven cowpea varieties was conducted during the 2012 major and minor rainy seasons at the CSIR-Crops Research Institute, Kwadaso-Kumasi, Ghana to compare the performance of the seasonal variation on each variety. These improved varieties Nhyira, Tona, Asetenapa, Asomdwe, Hewale, Videza and IT 89KD374-57 were evaluated using a randomized complete block design and replicated three times. The results showed that varieties Hewale, Videza and Nhyira gave higher seed yields, whereas IT 89KD374-57 and Asetenapa had lower seed yields. Nhyira and Hewale gave comparatively better seed yields under both conditions. Hewale was the highest seed-yielding genotype under both major and minor raining season. Cowpea production could be a profitable agribusiness for cowpea growers in Ghana considering the higher returns in terms of grain yield obtained in both seasons.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».