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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».