Delayed Transplanting of Aged Rice Seedlings Causes the Yield Reduction in Farmer's Field
Notice bibliographique
Résumé
Four year experiments were conducted to find out the causes of yield reduction of farmer’s field of Nepal from 2011 to 2014. Randomised complete block design with three replications were used to compare twelve rice genotypes with Khumal-4 as a standard check. One set of genotypes were transplanted in the last week of June and the other set was transplanted two weeks delayed as summer season rice. Results showed that rice different parameters like grain yield, plant height, panicle length, days to heading and days to maturity were found significant (p<0.05). Plant height, panicle length and fertile grain per plant were also found significant in early transplanted rice than delayed transplanted rice. Delayed transplanted aged rice seedlings took shorter days to flower and mature than early transplanted rice. On an average, 38.44% decrease in yield was found from early to delayed transplanted rice from 2011 to 2014. Similarly, grain yield of early transplanted rice was found higher than delayed transplanted rice in all the year. The reason could be that too early and too late transplanting could not fulfill the required temperature and photoperiod for rice crop. Late transplant of aged rice seedlings are severe to cold and effect plant growth and yield. Thus the yield reduction of farmer’s field can be minimised by transplanting rice in appropriate time with recommended package of practices.
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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 | 0,001 |
| 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 ».