Weed Suppression and Component Crops Response in Maize/Pumpkin Intercropping Systems in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Intercropping is a common practice in the smallholder sector of Zimbabwe with potential contribution to weed management. The proper combination of plant population, composition of the component species and frequency of weeding which lead to weed suppression are still unknown and that prompted this investigation. The experiment was set up as a factorial experiment in a randomised complete block design with three factors: cropping systems (sole maize, sole pumpkins and maize/pumpkin intercrop), weeding regimes (weeding at 3 weeks after planting (WAP) and at 3 and 8 WAP) and pumpkin population (16.5% and 33%) of maize population. Results showed no significant effect of cropping system, pumpkin population and weeding regime on maize yield, pumpkin yield, pumpkin leaf number and weed density. Weed biomass was significantly higher (P=0.000) at weeding regimes of 3 WAP than at 3 and 8 WAP. Pumpkin population of 16.5% had higher weed biomass compared to 33%. Themaize/pumpkin intercrop had significantly (P=0.002) lower weed biomass compared to sole crops. There were significant interactions of weeding regime and pumpkin population and cropping system and pumpkin population (P=0.035). The results indicate that intercrops with 33% pumpkin population and weeded at 3 and 8 WAP are superior in terms of weed biomass suppression. Intercropping done at correct crop combination and weeding at the right time therefore shifts crop-weed competition in favour of the crop as it reduces dry matter accumulation of the weeds without affecting yield of component crops. Intercropping can therefore be used as a component in integrated weed management in the smallholder sector.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».