Effect of Different Rates of Poultry Manure and Bio-Slurry on the Yield of Solanum aethiopicum Shum
Notice bibliographique
Résumé
Poor soil fertility remains the major cause of low crop productivity on smallholder farms that are engaging in vegetable production in sub-Saharan Africa. Appropriate soil fertility regimes are therefore critical for improving crop productivity. Its yield has remained low mainly due to poor soil fertility. A field experiment in two different seasons was planted in a Completely Randomized Block Design using Solanum aethiopicum Shum (Nakati). The treatments were 3 sole fertilizer options applied at the following rates: poultry manure and bio-slurry manure at 5, 10, 15, 20, 25 and 30 t ha-1, NPK (25:5:5) at the recommend application rate for tomato which is a sister crop and a control without any fertilizer. Crop budgets were used to determine the economic optimum rates of both sole applications of manure and combinations of manure with NPK. The sole applications and showed significantly (p ≤ 0.05) increased the yield of S. aethiopicum compared with the control. The established biological optimum rates were at 24.19 t ha-1 and 21.51 t ha-1 for poultry manure and bio-slurry respectively. Using the crop budgets it was concluded that the established economic optimum rates were 20 t ha-1 and 10 t ha-1 for sole poultry manure and bio-slurry respectively. Recommendations for use of sole poultry manure and bio- slurry at the rate of 20 t ha-1 and 10 t ha-1 respectively were made.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».