Effects of Organic Residues on Soil Properties and Sesame Water Use Efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted at the National Semi-Arid Resources Research Institute-Serere, Uganda for three seasons (2013 short rains, 2014 long rains and 2014 short rains) to investigate the effect of crop residues and animal manure on soil bulk density (SBD), soil moisture content (SMC) and water use efficiency (WUE) of sesame. The experiment was laid out in a randomized complete block design with three replications. The treatments comprised: control, 4 crop residues, 2 animal manures and combinations of 2 animal manures and 4 crop residues all applied at two rates of 3 and 6 t/ha. Plots treated with 6 t/ha of millet husks produced the highest SMC (37.46%) and lowest SBD (1.1717 g/cm3) across seasons; while plots treated with 3 t/ha of millet husks produced the highest WUE of sesame (9.92 kg ha-1 mm-1) across seasons compared with other crop residue and animal manure treatments applied singly. Soil moisture content was highest (38.09%) and SBD lowest (1.0520 g/cm3) across seasons in plots treated with 6 t/ha of poultry manure plus millet husks; while plots amended with 3 t/ha of poultry manure plus millet husks produced the highest WUE of sesame (9.40 g/cm3) across seasons compared with other treatments. Crop residues influenced SMC and SBD in the order; millet husks > cowpea husks > sorghum husks > groundnut shells. Crop residues affected WUE of sesame in the order; millet husks > sorghum husks > groundnut shells > cowpea husks. This study has demonstrated that poultry manure plus millet husks have a potential to enhance WUE of sesame.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle