Effect of Maize Stover Application as Soil Mulch on Yield of Arabica coffee (Coffee arabica L., Rubiaceae) at Western Hararghe Zone, Eastern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
<p>An experiment was conducted during the dry seasons in western Hararghe Zone, Eastern Ethiopia at the Haramaya University Chiro Campus to determine the effect of maize stover as soil mulch on yield of Arabica coffee. Five levels of maize stover as soil mulch at a rate of: 0t/ha, 2t/ha, 4t/ha, 6t/ha and 8t/ha were applied in randomized complete block design with four replications from 2008 to 2011. Yield data was recorded during specific phenological stage of the plant. Result from the analysis of variance from the application of maize stover as soil mulch over years showed the presence of significant difference among treatments on bean yield of Arabica coffee. The highest bean yield (1070 kg/ha) and the lowest bean yield (520 kg/ha) were noted at 8 tons/ha and 0 ton/ha, respectively. Similarly, the pooled analysis of variance over seasons corroborated that the effect of maize stover as a soil mulch at a rate of 6t/ha and 8t/ha showed the presence of no significant difference on bean yield of coffee (p&lt;0.05). The result of the present study also elucidated that, the unmulched control plots had the lowest coffee bean yield. While application of 8 tons/ha of maize stover as a soil mulch significantly increased coffee yield both in 2010 and 2011 cropping seasons. Therefore, on the basis of these results, it can be concluded that applying maize stover as soil mulch during the dry seasons at west Hararghe can help to sustain Arabica coffee production. Thus, it is recommended that application of 8tons/ha maize stover as soil mulch can significantly increase the yield of Arabica coffee and sustains its productivity over years.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».