Effect of Storage Methods on Carbohydrate and Moisture of Cassava Planting Materials
Notice bibliographique
Résumé
Storage of cassava (Manihot esculenta Cruntz.) planting materials has been a challenge because of its properties of moisture and carbohydrates loss under storage. Two varieties of cassava cuttings 1 m long, stored for four months under four different storage methods in two locations Kabete and Kiboko. The storage methods were clamp under double shade (CUDS), horizontal under shade (HUS), vertical under shade (VUS) and the control horizontal under open ground (HOUG). In each storage method data loggers were installed to record temperature and RH. Percentage carbohydrate, moisture content (MC), 100% dry cuttings (DC) and cuttings dried to 25% or more of its stored length but not 100% were measured at intervals of 4 weeks. Data were subjected ANOVA and means separated using LSD. CUDS performed better than other storage methods in all parameters measured. The results showed cuttings stored under CUDS lost less moisture than those stored in HUOG. The moisture loss in CUDS was from 70.16%-56.69% while that of HUOG dropped from 70.16% to 27.26% within 8 weeks after storage. High rate of carbohydrate loss was observed in Kiboko than Kabete. Mean temperatures were 25 °C Kiboko and 22 °C Kabete. The results showed that temperature had effect on loss of carbohydrate. The results have proven that safe storage of cassava planting material is affected by plant related factors as well as environmental conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».