Effect of Intercroping Maize-Soybean on Grain Quality Traits in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted in Kenya to determine the effect of intercropping maize-soybean on soybean grain quality traits. A randomized complete block design replicated three times with seven treatments was used. Data were collected and analysed for soybean protein content, oil content and dry matter while grain size was done for maize and soybean. Data were subjected to ANOVA and means separated using LSD0.05. The results showed that TGX1990-5F variety recorded high protein content (p ≤ 0.05) in sole crop compared to intercropping with 42.96% and 38.4% respectively while SB19 obtained 36.57% and 40.41% of protein between sites for the first season. A bout the second season, TGX1990-5F gave 40.84% of protein compared to 31.98% for GAZELLE in intercrop at both sites. GAZELLE showed higher oil content followed by TGX1990-5F and SB19 was the last in both seasons. TGX1990-5F showed higher dry matter followed by GAZELLE and SB19 was the last in intercrop. In addition, GAZELLE a local variety showed greater size than SB19 in both rainy seasons. Intercropping affected slightly the protein content, oil content and gain size than sole crop but it did not affect the dry matter in both seasons.Thus, TGX1990-5F can be recommended to small-scale farmers for intercropping with maize because it produced higher value of protein and small-scale farmers could use it to fight mal nutrition. GAZELLE variety can be also recommended for oil production. Maize grain size was not affected by intercropping system.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».