Nutrient Content (% Dry Matter) of Maize as Affected by Different Levels of Fertilizers in Asaba Area of Delta State
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study was carried out in the Teaching and Research Farm of Delta State. University, Asaba campus (Nigeria) from March 2008 to June 2010 to evaluate the nutrient content (% dry matter) of maize as affected by different levels of organic manure and inorganic fertilizer. The experiment was carried out in a Randomized Complete Block Design (RCBD) replicated three times in a factorial layout. Four different rates of poultry droppings, cattle dung and NPK 20: 10: 10 fertilizer were applied to three maize varieties sown at 75 cm x 15 cm spacing and the maize grains produced were evaluate for their nutrient content in percentage dry matter. The results obtained indicated that hybrid variety 9022-13 had the highest N, P and K contents (1.03, 1.68 and 0.26, respectively). Also, plants that received inorganic fertilizer had the highest values of 1.27% N, 1.64% P and 0.29% K. Based on rates of application, plants that received 450 kgha<sup>-1</sup> NPK 20: 10: 10 fertilizer had the highest values of 1.74% N, 1.71% P and 0.49% K. The interaction effects showed that only variety, manure type and rates % application were significant (P &lt; 0.05). Based on this study, it is recommended that (i) Hybrid variety, 9022-13, which was outstanding in its nutrient content be grown in the study area. Alternatively, farmers who prefer open-pollinated varieties could grow BR 9922-DMRSF<sup>2</sup> or Agbor local variety for people who prefer local varieties in maize production (ii) Spacing of 75 cm x 15 cm (88, 888 plants/ha) which resulted in better growth performance and yield should be adopted in maize production (iii) Farmers who prefer mineral fertilizer for increased growth and yield of maize should apply 450 kg ha<sup>-1</sup> of NPK 20: 10: 10 (iv) Farmers who practice organic agriculture in Asaba agro-ecological zone should apply 30 tha<sup>-1</sup> of poultry manure to enhance maize yield.</p>
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».