Effects of row spacing on productivity and nodulation of two soybean varieties under hot sub-moist tropical conditions in south-western Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the optimum row spacing to improve the productivity of two soybean (Glycine max L.) varieties under the tropical hot sub-moist agroecological conditions of Ethiopia. A two-year split-plot design experiment was conducted to determine the effect of variety (Awasa-95 [early-maturing], Afgat [medium-maturing]) and row spacing (RS: 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60 cm) on the productivity, nodulation and weed infestation of soybean. Seed and total dry matter (TDM) yield per ha and per plant, and weed dry biomass per m^2 were significantly affected by RS. Soybean variety had a significant effect on plant density at harvest and some yield components (plant height, number of seeds/pod, and 1000 seed weight). Generally, seed and TDM yield per ha and per plant were high at 40 cm RS, and weed dry biomass per m^2 was higher for RS >= 40 cm than for narrower RS. However, the results did not demonstrate a consistent pattern along the RS gradient. The medium-maturing variety Afgat experienced higher mortality and ended up with lower final plant density at harvest, but higher plant height, number of seeds per pod and 1000 seed weight than the early-maturing variety Awasa-95. The results indicate that 40 cm RS with 5 cm plant spacing within a row can be used for high productivity and low weed infestation of both soybean varieties in the hot sub-moist tropical environment of south-western Ethiopia.
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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) | 0,000 | 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 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 ».