Impact assessment of rabi Onion variety Agrifound Light Red (AFLR) through OFTs in Sidhi District of Madhya Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
Sidhi district is situated in Kaymore plateau and satpura hills of Madhya Pradesh. Onion is one of the major vegetable crops grown in rabi season in district. Krishi Vigyan Kendra laid down On Farm Demonstration in the year 2012-13 with scientific package of practices, high yielding variety “Agrifound Light Red (AFLR)” and applying scientific practices in their cultivation. The OFTs were carried out in village “Chorgadhi” block Rampur Naikin of Sidhi district in supervision of KVK scientist. The productivity and economic returns of Onion in improved technologies were calculated and compared with the corresponding farmer’s practices (local check). The improved technology recorded higher yield of 285 q/ha respectively 192 q/ha. The average yield increase was observed 48.43 per cent. In spite of increase in yield of Onion, technology gap, extension gap and technology index existed. The improved technology gave higher gross return (285000 & 192000 Rs./ha), net return (245000 & 162000 Rs./ha) with higher benefit cost ratio (1.4.8 & 1.5) as compared to farmer’s practices. The increase in the yield was found to be due to the lack of good agriculture practices, lack of knowledge dissemination and lower socio economic condition. Under sustainable agricultural practices, with this study it is concluded that the OFTs programmes were effective in changing attitude, skill and knowledge of improved package and practices of HYV of Onion adoption.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».