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Enregistrement W2765798334 · doi:10.5539/sar.v7n1p54

Velvet Bean and Cowpea Residual Effects on Maize Crop in Smallholder Farming Areas of Zimbabwe

2017· article· en· W2765798334 sur OpenAlexvenueno aff
Obert Jiri, Paramu Mafongoya

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyLegumeForageCropStoverRandomized block designCover cropBiologyCrop yieldGreen manureRed Clover

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-farm research was conducted in Dendenyore Communal Land and Zana Resettlement areas of Hwedza District, Zimbabwe from 1999 to 2001. The objective of the study was to evaluate the effects of velvet bean and cowpea on growth and yield of maize in legume-maize rotation system. A total of 14 treatments, which consisted of forage legume and maize crops were examined. The experiment was established in a randomized complete block design with 9 replicates. On-farm sites were the replicates. The results show a significant residual effect of velvet bean and cowpea, when grown with single super phosphate fertiliser, on the maize stover and grain yield. They indicate significant phosphorus residual effects on a subsequent maize crop on sandy soils. Forage legumes contribute to residual soil fertility in fallen leaves and roots that increases yield of subsequent crops. The results also reveal that biomass production in perennial leys, grazed during the dry season, would be greater in the second season than in the establishment year. The results also indicate that in the velvet bean systems, especially green manure, nitrogen is lost very early in the season. This may lead to lack of synchrony between nutrient availability and crop uptake. The maize after green manure system had a nitrogen use efficiency of about 11 kg/kg of nitrogen applied. These results show the residual potential of forage legumes in reducing nitrogen fertiliser need for subsequent maize crops in mixed livestock-cropping systems.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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