Yield and Irrigation Water Productivity of Three Varieties of Buffel Grass (Cenchrus ciliaris L.) in the Southern Coastal Plains of Yemen
Notice bibliographique
Résumé
Small stakeholder farmers in southern coastal plains of Yemen as in other Arabian Peninsula countries are fanciers and suffering from shortage of forages mainly during winter season. This study was carried out during three years (2012-2014) at farmers’ fields in the southern coastal plain in Bir Jabir, Lahej in Yemen on loamy-sand soil, to determine the best irrigation water productivity of two exotic and one indigenous (local) accessions of buffel grass (Cenchrus ciliaris L.), cultivated at two farmer fields. Irrigation water has been added by the quantity and dates according to the farmer experience without any intervention of the researcher. The amount of added irrigation water was measured. Statistical analysis emphasized significant differences in the number of tillers per plant, in the forage fresh yield and in the irrigation water productivity (IWP) among buffel grass accessions. The highest number of tillers was recorded at Gayandah whereas the USA accession has showed the lowest one. The average forage fresh yields have reached 230.5, 208.9 and 181.4 kg/ha for Gayandah, USA and local respectively. The average irrigation water productivity (IWP) was 39.1 kg/m3. The significant difference (P = 0.048) was in favor of Gayandah accession which registered the highest IWP (43.7 kg/m3). However, there was no significant difference observed in IWP between USA and the local accession, even though this latter has apparently produced the lowest value (36.2 kg/m3).
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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 | 0,001 |
| 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 ».