Agronomic Evaluation of Some Drought Tolerant NERICA Rice Varieties to Arbuscular Mycorrhizal Fungi (AMF) Inoculation in the Rainforest Transitory Zone of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Erratic rainfall distribution pattern poses serious challenge to food production in the rainforest transitory zone of Nigeria. Low input technology through the adoption of drought tolerant varieties (NERICA) and the application of Arbuscular Mycorrhiza Fungi (AMF) inoculum could be an alternative option for double cropping of upland rice. Field trials were conducted in the Teaching and Research Farm of the Federal University of Agriculture, Abeokuta in the early and late cropping season of 2012 in the transitory rainforest agro-ecology of Nigeria. The objective was to investigate the performance of some selected upland NERICA rice to the application of AMF inoculum. A 6 x 2 factorial experiment was conducted; six upland rice varieties selected with and without the application of AMF, laid out in split plot arrangement, with AMF in the main block, while variety was in the sub-plot. Each treatment was replicated three times. In both seasons, significant (P < 0.05) effect of AMF inoculation was observed on vegetative, reproductive growth and development parameters in the order + AMF > - AMF. In the early season there was no significant (P > 0.05) varietal variability on grain yield/ha. Conversely, in late season NERICA 4 recorded significantly (P < 0.05) higher grain yield (1050kg/ha) as suggested in significantly (P < 0.05) higher panicle/m2 (59.50). Performance of NERICA 4 was significantly increased by application of AMF inoculation in the late cropping season.
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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 ».