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Enregistrement W2905491862

Assessment of the Suitability of Raised Bed – Furrow Irrigation Technique in Saving Water for Wheat Production in New Halfa Area, Sudan

2018· dissertation· en· W2905491862 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamed Yousif Daffalla Ebdelrahman

Notice bibliographique

RevueMELSpace (ICARDA (The International Center for Agricultural Research in Dry Areas)) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationMathematicsEnvironmental scienceAgronomyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Agriculture in Sudan is the principal source of income and livelihood for 60 to 80% of the population (Elgali,2010). Agriculture is divided into two main sectors; irrigated and rainfed. The irrigated sector covers about 1.8 million ha including the Gezira, Rahad, New Halfa, Elsuki,White Nile and Blue Nile schemes. Gezira, Rahad and New Halfa are considered the most important, and they produce cotton, groundnut, wheat, sorghum and vegetables (Mahir and Abdelaziz, 2010). Sudan has the largest irrigated area in sub - Saharan Africa and ranked second only to Egypt on the continent in terms of irrigated agriculture. Commercial agricultural activities are mostly concentrated in a belt across the center of the country, known as the central clay plain, which extends approximately 1100 km from south to north between latitudes 10º and 14º North, in the arid, semi - arid dry Savannah zone ( UNEP, 2007). Agriculture in Sudan accounts for 97% of the country's water use ( Sullivan, 2010, Barton and Writer, 2012).The diversion of water to mechanized farms and intensive cultivation by rural farmers is contributing to the spread of arid conditions across Sudan (Barton and Writer,2012). Water is in high demand to meet the needs of the rapid population growth and food production and plans to expand agriculture through irrigation further raises the demand for water (Taha, 2010). Water requirement will become severe if the environmental factors are considered, such as increased desertification and degradation, which have intensified Sudan's water problems (Ashok, 2008). 2 Mahgoub (2014) stated that Sudan would face water deficit if it implemented its policy to extensively increase the area of irrigated land. Wheat is a cereal grain grown all over the world. It is the third most produced cereal after maize and rice and the staple food of millions of people. The world map (2017) shows a list of top ten wheat producers in the world. The European Union, which is an amalgamation of several European nations, tops the list. However, among other nations, China is the world’s second largest wheat producing nation, followed by Russia, USA and Canada. The total world wheat production between 1996-2011 is listed in Table 1.1. Sudan total cereals production is usually sufficient to meet domestic needs, especially in terms of sorghum and millet, but is a net importer of wheat (Ahmed, 2010). Wheat imports started to increase since 1990s up to 2006 which reflected the change in the population feeding patterns (Abbadi and Ahmed, 2006). Bread consumption has been widespread in both rural areas as a consequence of changing tastes, convenience and consumer subsidies. Table 1.2 shows the wheat production in Sudan from 1999 to 2004 and from 2010 to 2014. Sudan imports of wheat during 2009- 2014 shown in Table 1.3. Moreover, according to Sudan tribune (2014), Sudan imports about 2millions metric tons yearly which costs about 1.5 milliard Dollars. They added that Sudan wheat production covers about 35% of its demand in the best situations. Wheat is a strategic crop in Sudan produced under irrigation during the dry and comparatively cool and short growing season ( November - March).The main production areas of wheat in Sudan are the Northern State and in the central clay plains in the schemes of Gezira ( 168,000 ha) New Halfa (25,200 ha) and Rahad (18,900 ha) in the semi arid climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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