Varietal Productivity and Planting date effect on the Growth and Yield of Cucumber ( Cucumis sativus L.) in Owo, South Western Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted during the wet season of 2014 at the Teaching and Research Farm of the Rufus Giwa Polytechnic, Owo to evaluate the performance of four varieties of cucumber (Ashley, Nonadini, Murano and Ande) at different planting dates in order to determine the appropriate date during the wet season to achieve optimum yield. The experiment was a 4 x 4factorial laid out in a Randomized Completely Block Design (RCBD). Planting was done on the 19 th and 26 th of April and 3 rd and 10 th of May, 2014. The results of the study indicates significant differences (P< 0.05) among the varieties in terms of vine length, number of branches, leaf area, number of fruit per plant and total fruit weight per hectare. The highest fruit yield per hectare was obtained in the April 26 th and May 3 rd planting dates. Nonadini and Ashley varieties consistently had significant higher yields than the other two varieties. There was interaction between varieties of cucumber and planting dates. The highest yields were obtained from Nonadini and Ashley varieties during April 26 th and May 10 th planting dates.
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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 | 0,000 | 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 ».