Improving Water Use Efficiency and Insect Pest Exclusion on French Bean (Phaseolus vulgaris L.) Using Different Coloured Agronet Covers
Notice bibliographique
Résumé
French bean (Phaseolus vulgaris L.) is important in the socio-economic farming systems of East and Central Africa. It is a crop with great potential for addressing food insecurity, income generation and poverty alleviation in the region. Enhanced French bean productivity is hindered by a number of biotic and abiotic constraints as the crop is predominantly grown in open fields. The crop is mostly grown under irrigation and cannot withstand prolonged dry spells. Farmers rely heavily on insecticides to control insect pests. This increases the risk of rejection of their produce due to stringent maximum residue levels (MRLs) in export markets. This study was undertaken in the Horticulture Research and Teaching Field, Egerton University, Kenya to determine the potential of coloured net covers in improving French bean water use efficiency and insect pest exclusion. The experiment was set in a Randomized Complete Block Design (RCBD) with six treatments replicated four times. French bean ‘Source’ was grown under different coloured nets (white, blue, yellow, grey, and tricolour) and control (open field). Variables measured included; pest population, fresh pod yield, total plant biomass, leaf relative water content (LRWC) and water use efficiency for plant growth (WUE DW). Covering French bean with different coloured net covers reduced the numbers of silverleaf whitefly and black bean aphids. Coloured net covers enhanced crop performance marked by higher fresh pod yield and total plant biomass as well as improved LRWC and WUE DW of the crop. Results of this study present the potential of coloured net covers to be used as part of integrated French bean management programme(s) to reduce insect pest population and pesticide application while enhancing water use efficiency and crop performance under tropical field conditions.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».