Water Use Efficiency of Maize Varieties under Rain-Fed Conditions in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated water use efficiency (WUE) of selected hybrid maize (Zea Mays L.) varieties in Zambia under rain-fed conditions. A randomized complete block field experiment was carried out during the 2014/2015 rainy season at the University of Zambia Agricultural Demonstration Centre. Treatments were 30 maize varieties from the early, medium and late maturity classes. WUE was calculated as the ratio of yield to evapotranspiration (ET) and transpiration (T). Results showed significant differences in WUE dry matter (DM) for transpiration (T) of early maturing varieties. However, no significant differences were observed in WUEDM for evapotranspiration (ET), WUE grain yield (GY), T and WUEGY, ET. WUEDM, T, WUEDM, ET, WUEGY, T, and WUEGY, ET were statistically the same among medium maturing varieties. Results further showed that among the late maturing varieties, WUEDM, T, WUEDM, ET and WUEGY, T showed significant differences but no significant differences were observed in WUEGY, ET. It was concluded that maize varieties from the same maturity classes have different WUEs. The study thus provided options in variety selection based on which varieties performed better, particularly SC 525, SC 513 and PAN 4M 21 from the early maturity class; PHB 30G19, ZMS 606, MRI 634 and SC 637 from the medium maturity class; and PAN ZM 83, SC 709, PAN 8M 93 and SC 719 from the late maturity class. It was recommended however, that repeated experiments over time should be done to validate the findings given that the trial was only conducted in one season.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».