Effect of Striga hermonthica (Del.) Benth on Yield and Yield Components of Maize (Zea mays L.) Hybrids in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
<p><em>Striga hermonthica</em> (<em>Striga</em>) weed is widespread in Kenya, where it causes significant cereal crop losses, particularly when susceptible varieties are grown. The use of maize (<em>Zea mays</em> L.) genotypes that support reduced <em>Striga hermonthica</em> emergence can form an important basis for developing resistant cultivars. The objective of this study was to evaluate the response of diverse maize hybrids to <em>Striga</em> weed<em> </em>infestation and to identify high yielding and stable hybrids. Six experimental maize hybrids and three commercial hybrid checks (DK8031, PhB3253 and H513) were evaluated under <em>Striga</em> and <em>Striga</em> free conditions at Nyahera and Maseno in western Kenya in 2011 and 2012 growing seasons. The data collected included grain yields and other yield components; emerged <em>Striga</em> counts and <em>Striga</em> damage rating (on a scale of 1-5) at 8 and 10 weeks after planting (WAP). Significant differences (P &lt; 0.05) were observed in grain yield and yield components; emerged <em>Striga</em> counts and <em>Striga</em> damage syndrome in both years. Negative correlation (r) was observed between emerged <em>Striga</em> and yield as well as between <em>Striga </em>damage ratings and yield. Maseno experimental hybrids produced much better grain yields and were more stable compared to commercial varieties under <em>Striga</em> infestation and in <em>Striga</em> free fields. Deployment of the tolerant/resistant high yielding well adapted hybrids coupled with other management options such as rotation with legumes and cultural practices could possibly help in depletion of <em>Striga</em> seed bank in the soils in western Kenya. EH12 and EH14 maize hybrids were formally released for commercialization in the <em>Striga</em> endemic areas of western Kenya.</p>
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».