Timed Strategy for Control of Bollworm for Sustainable Sorghum Crop Yield under Varied Regimes of Rainfall, Temperature and Soil Fertility
Notice bibliographique
Résumé
<p class="sar-body"><span lang="EN-US">Various environmental factors influence yield of sorghum grain, <em>Sorghum bicolor</em> (L) in Sub-Sahara Africa. Various production conditions of rainfall amount, temperature regimes, soil fertility levels and bollworm <em>Helicoverpa armigera</em> density at specific sorghum grain stage were evaluated for effect to sorghum grain yield. High rainfall amount, high temperature and soil fertility levels were positively correlated to sorghum grain yield at three test sites at Ithookwe, Katumani and Kampi of eastern Kenya. The warmest Kampi site achieved the highest seed viability on germination test at 43, 87 and 99% for grain stage of light-green, cream-dough and hard dough, respectively. High <em>H. armigera</em> density was inversely correlated to grain yield. Comparatively, yield loss of &lt; 10% was observed when grain was at early soft dough and &gt; 35% as the grain ripened to early hard dough stage. Thus initial <em>H. armigera</em> damage occurred at late soft dough stage and increased exponentially as the grain ripened to early hard dough stage. The right time to spray against <em>H. armigera</em> was determined as at soft dough stage of sorghum grain to prevent economic damage of the crop. Thus fertility level, rainfall amount and time of bollworm pest attack were deemed worth considerations towards sustainable yield of sorghum. </span></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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».