Medicinal and aromatic plants for soil and water conservation: An economic analysis, Nilgiris, Tamil Nadu, India
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to examine the economics and soil and water conservation value of prominent medicinal and aromatic plants in the hilly areas of Nilgiris, Tamil Nadu during 1998-99 to 2004-05. The six species of medicinal and aromatic plants were planted in 15m × 5m plots on 15% land slope to assess the relative soil and water conservation efficiency and economics. The Geranium recorded highest average green biomass yield followed by Digitalis, Cineraria, Mentha and Rosemary. Runoff and soil loss was maximum under Thyme followed by Cineraria because of their poor canopy cover. The lowest average annual soil loss and runoff over the year was observed from Digitalis followed by Mentha and Geranium due to their quick establishment and higher canopy cover. The soil and water conservation efficiency varied from 39.1 to 97.2%. Whereas, relative soil and water conservation efficiency (RSWCE) of 97.2,90.5,90.0,91 and 39.1% in Digitalis, Mentha, Geranium, Rosemary and Cineraria, respectively and observed almost zero in the case of Thyme. Based on economic criteria order of medicinal plants profitability it was observed that Digitalis, Cineraria, Rosemary had 1:9.4, 1:4.2 and 1:2.5, respectively higher benefit cost ratio (BCR) where as Geranium has given higher internal rate of returns (IRR). However, IRR for Thyme and Mentha was almost negligible. Thus, RSWCE and Economic criteria does not follow the same pattern of preference of medicinal and aromatic plants. Eight years of the study suggest that Digitalis, Mentha, Geranium and Rosemary cultivation could be the viable proposition for a diversified land use system as well as for cover crop, intercrop and vegetative barrier in the Nilgiris for effective natural resources conservation. The economic analysis also found to be viable for cultivation of these plants in Nilgiris.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».