Effect of Soil Moisture Regimes on Seed Iron and Zinc Concentration of Biofortified Bean Genotypes against Malnutrition in Sud-Kivu Highlands
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of three soil moisture irrigation regimes on concentration of seed iron and zinc content of four biofortified bean varieties promoted for eradication of malnutrition in Sud-Kivu highlands. A field experiment was conducted in the Hogola marsh highlands during two cultural seasons B2013 and B2014. The experiment design was a RCBD with a split plot arrangement where the main plots were 110 m2 and split plots 20 m2. A strategic application of homogenisation of the experimental site’s soil fertility by chemical fertilizers of the type: CaCO3, KCl and DAP was conducted out. Four biofortified varieties (CODMLB001, RWR2245, HM21-7 and RWK10) constituted main factor, while water regimes respectively [bottom of the slope: R1 = 48% soil moisture, at the middle of the slope R2 = 37% soil moisture and at the top of the slope: R3 = 29% soil moisture according to the gradient of humidity] represented secondary factor and seasonality, tertiary factor. The study showed that the concentrations of iron and zinc were highly correlated with soil moisture regimes. The variety HM21-7 demonstrated better adaptability because it showed a low rate of reduction of iron and zinc concentration under the three soil moisture regimes and was therefore best suited to fight malnutrition in the Sud-Kivu province.
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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) | 0,000 | 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 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 ».