Dry Matter Production and Harvest Index of Groundnut (Arachis hypogaea L.) Varieties Under Irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Dry matter production for crops is generally influenced by the fertility status of the soil. Plant population may indirectly affect the amount of dry matter production due to its relationship with number of plants per unit area. An experiment to study the effect of plant population and basin size on dry matter production and other yield components of groundnut (Arachis hypogaea L.) varieties under irrigation was conducted during the dry seasons of 2004 to 2006 at the Irrigation Research Station of the Institute for Agricultural Research (IAR), Ahmadu Bello University at Kadawa. The treatments tested were three basin sizes (3m x 3m, 3m x 4m and 3m x 5m), three plant populations (50,000, 100,000 and 200,000 plants ha-1and three varieties (SAMNUT 23, SAMNUT 21 and SAMNUT 11). These were arranged factorally in a split plot design with plant population and variety assigned to the main plots and basin sizes in the sub plots. SAMNUT 23 had higher harvest index than the other varieties, however SAMNUT 11 recorded the highest dry matter plant-1. Dry matter production was significantly highest at 100.000 plants ha-1, while significantly highest harvest index was observed at 200,000 plants ha-1. SAMNUT 23 exhibited highest harvest index compared to the other varieties used in this study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».