Effect of Farm Saved Maize (Zea mays L.) Seed on Intensity of Foliage Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Majority of farmers in Africa recycle farm saved seed from the previous seasons. Such seed is usually contaminated with disease causing pathogens, has low vigor and result in low yields. This study was, therefore, conducted to determine the effect of recycling maize seeds on incidence of foliage diseases. Maize seeds were collected during 2016 short rain season from farmers, local market and Agrovet shops in Busia County of western Kenya. The seeds were subjected to field evaluation during 2017 long rain season at two sites in Busia and Kakamega Counties. Data was collected on emergence, off types, lodging, ear aspect and abnormalities, incidence and severity of diseases and yield. Seeds from local market had significantly higher emergence of up to 66% while the farm saved seeds and local market resulted in the highest percentage of off-types of up to 18%. Crop from farm saved seed and seeds from the local market showed high susceptibility to stalk lodging, ear abnormalities and high levels of diseases. Diseases detected include northern leaf blight, gray leaf spot, rust, brown spot, downy mildew, and ear rots. The study showed that though informal seeds had high plant establishment, they have high level of off types, are susceptible to lodging, diseases and low yields. Therefore, farmer should be encouraged to use certified or improved seeds to enhance crop productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».