Yield Responses of Maize to Organic and Mineral Fertilizers at Different Inclinations in Tropical Smallholder Farming Systems
Notice bibliographique
Résumé
A field study was conducted on the potential of Gliricidia (Gliricidia sepium (Jacq.) Kunth ex Walp.) to enhance productivity of degraded soils. Maize was cropped in a hilly region of Sri Lanka with and without the recommended mineral fertilization, in two major seasons, October-January in 2007/8 (Year 1) and in 2008/9 (Year 2) on 92 farms at two inclinations: Flat (0-10%) and Moderate (10-30%). On half the farms, green manure (Gliricidia leaves) was added (3 tonnes per hectare per season). NPK boosted production to a very respectable mean grain yield of 4.2 t/ha on Flat farms. At ZERO, the yield was lower by 60%, irrespective of the inclination. Gliricidia failed to replace the required nitrogen, even with an adequate supply of phosphorous and potassium (PK). In contrast, together with NPK, Gliricidia increased yields by 15-20% compared to NPK alone, while the gain was 35% at ZERO. Fields in the Moderate category were more responsive to green manure and mineral fertilizers. The high response to mineral fertilizers indicated that the degradation of the soils resulted to a greater extent in chemical rather than in physical deficits. But intensive cropping reduced the soil organic matter within two years, to some extent slowed down by Gliricidia green manure. Therefore an intense cropping for the sake of food security must be accompanied by soil conserving cropping systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».