EFFECTS OF TILLAGE AND CROPPING SYSTEMS ON MAIZE AND BEANS YIELD AND SELECTED YIELD COMPONENTS IN A SEMI-ARID AREA OF KENYA
Notice bibliographique
Résumé
Conservation of soil moisture through tillage practices is an important management objective for crop production in semi-arid areas. A study to evaluate the effects of tillage practices on maize and bean yields was conducted in Mwala Sub County, Eastern Kenya, in the long (LR) and short rains (SR) of 2012/13. The tillage treatments were: Disc Ploughing (DP), Disc Ploughing and Harrowing (DPH), Ox-ploughing (OX), Subsoiling – Ripping (SSR), Hand hoeing with Tied Ridges (HTR) and Hand hoeing (H) only. There were three cropping systems of Sole Maize (SM), Sole Bean (SB) and Maize - Bean intercrop (M + B), which were investigated in a Split-Plot Design field experiment with four replications. Data on maize and bean yield and yield components were monitored throughout the four cropping seasons. Maize plant height, leaf area and leaf area index, maize and beans grain and biomass yields were significantly affected by tillage (P < 0.05). No significant effect of cropping systems on the maize height was observed. Higher maize grain yields (P < 0.05) were obtained in the sole maize plots in LR 2012 (5.01 Mg ha-1), SR 2012 (4.19 Mg ha-1) and in the SR 2013 season (2.82 Mg ha-1). A three - season bean grain yield average by tillage shows that DPH > SSR > DP > OX > HTR > H, with values ranging from 0.75 Mg ha-1 to 1.46 Mg ha-1 (P < 0.05). Intercropping reduced the seasonal means of bean grain yields (P < 0.05) with a 54 % decrease by intercropping (0.73 Mg ha-1) compared to the sole bean (1.6 Mg ha-1). Thus, the DP and DPH improved crop yield and yield components and can be recommended as tillage practices in the semi-arid region.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».