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Enregistrement W2557172307 · doi:10.5376/ijh.2016.06.0022

Effects of variety and manuring on the growth, yield and nutritional quality of watermelon (<i>Citrullus lanatus</i> L.) in a rainforest zone of Nigeria

2016· article· en· W2557172307 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Agele, Sajo Adeola, Aiyelari Peter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Horticulture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitrullus lanatusRandomized block designSowingWet seasonFertilizerBiologyRainforestCropAgronomyYield (engineering)HorticultureChicken manureCultivarManureBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of variety and manure application on the growth, yield and nutritional quality of watermelon ( Citrullus lanatus L.) were investigated during the rainy and late cropping seasons in Akure, a rainforest zone of Nigeria. Treatments were a factorial combination of five watermelon varieties and three manure types laid out in a randomized complete block design (RCBD) with three replications. The watermelon varieties were Crimson Sweet, Charleston Grey, Kaolac, Anderson and Sugarbaby, while the manures which were applied at 3 weeks after planting, were organomineral fertilizer (OMF) (5 t/ha), NPK (compound) fertilizer (200 kg/ha) and an unmanured control. The watermelon varieties tested responded differently in terms of growth and yield components due to differences in their genetic composition. In the rainy season, Charleston Grey performed well in terms of growth (biomass) but produced poor fruit yield while Kaolac and Anderson recorded high fruit yields. Late season favored growth and yield in Crimson Sweet and Kaolac, however, Kaolac produced good fruit yields as both rainy and late season crop. Fruit quality parameters such as the number of rotten and cracked fruits differed among the varieties, in both rainy and late season, Charleston Grey and Kaolac produced the highest number of rotten and cracked/split fruits. Sugarbaby and Anderson performed best in both seasons while Charleston Grey is not adequately adapted to rainy season growing environmental conditions. The NPK fertilizer enhanced higher growth and yield over OMF and unmanured control in both seasons. Significant interactions between variety and manuring were found for growth and fruit yield characters of watermelon. In the rainy season crop, application of NPK and organomineral fertilizer enhanced fruit yield components of watermelon varieties (Kaolac, Anderson, Crimson Sweet and Sugarbaby). In the late season, NPK fertilizer enhanced number of fruits per plant in Charleston Grey, highest mean fruit diameter and mean fruit weight per plant in Anderson.  The chemical and proximate constituents of fruits of watermelon varieties were significantly affected by manure application. In the rainy season, NPK enhanced fruit contents of N, P, K, moisture, total solids and vitamin C in most varieties except in Anderson. In late season, NPK enhanced the nutritional (total solids) contents of the varieties while OMF enhanced fruit contents of P, Ca, crude fiber, vitamin C and total solids in some of the varieties. However, unmanured Anderson had highest vitamin C content in the late season. It is concluded that application of NPK and OMF fertilizer enhance growth, yield and nutritional quality of watermelon varieties in both rainy and late season in the study area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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