Agronomic Performance of Collards under Two Intercrops and Varying Nitrogen Application Levels as Assessed Using Land Equivalent Ratios
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable utilization of the limited land parcels is an important element in resource poor countries whosepopulations depend on agriculture for sustenance. In East Africa, collard vegetable production has been a venturefor many small-scale farmers. Since no approaches are possible in expanding the land resource, improved cropproduction techniques and management promise better yields. We report a potential and sustainable approach forcollard production. We compared the productivity of growing collards in an intercrop with chilli or spring onions,and varying nitrogen levels in each cropping system in terms of land equivalent ratios (LER). Our two - seasondata show that farmers can obtain higher yield in a unit of land when they intercrop collards with spring onionsas indicated by a LER of 1.06, and that growing collards in an intercrop with Chilli leads to a 14% wastage ofland resource compared to growing the crop as a monoculture. Further, we reveal that application of nitrogenousfertilizer might lead to increase in yield but it does not have a statistically significant benefit on the land resourceuse.There were no statistically significant relationship between the yield of collards and their heights in all croppingsystems, but a non-significant(r=-0.29, p=0.164) decline of yield was observed under collard + chilli intercrop.The number of collard leaves was significantly negatively correlated (r=- 0.456, p=0.0249) with yield LER undercollard + chilli intercrop but it did not influence the LER under collard + spring onion intercrop. These findingsdemonstrate the need for proper resource application, and that collard + spring onion intercrop has a potential toimprove collard yield per unit piece of cultivated land without a need for increasing the rate of nitrogenousfertilizer application.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».