Economics of Weed Management Methods as Influenced by Row-Spacing in Cowpea
Notice bibliographique
Résumé
Weed management is an important factor that influences the economic importance of cowpea as a cheap source of food and income for many farmers. A study was conducted to evaluate economic benefits of weed management methods used singly or in an integrated approach, and to understand the influence of row-spacing on economic benefits of weed management methods. Total variable cost of cowpea cultivation was substantially influenced by cost of weed control. A single input of hand weeding resulted in higher cost of weed control than a single input of PRE-herbicide for weed control. Increase in weed control inputs or frequency did not guarantee an increase in economic benefits. For example, removing weeds three times with hand at 3, 6 and 9 weeks after planting (WAP) during the cowpea growing season did not necessarily result in the highest yield, but rather increased the variable cost of weed control. Integrating PRE-herbicide and hand weeding for weed management resulted in the highest yield and gross profit. The lowest cost of weed control provided by using PRE-herbicide gave the highest benefit-cost ratio. The differences in economic values of weed management methods were mostly not affected by cowpea row-spacing, but generally, economic benefits of management methods decreased with increase in row-spacing. Practically, this study suggests that minimizing the use of hand weeding by complementing with PRE-herbicide for weed management could help to optimize yield, and increase profitability, particularly under a narrow row-spacing in cowpea cultivation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».