Economic Analysis of Taro-Sunn Hemp Intercropping With Broccoli, Green Maize and Snow Pea as Successive Crops
Notice bibliographique
Résumé
Although several studies about intercropping green manures with vegetable crops have already been carried out, there are few studies in which the economic analysis was performed. The aim of the present study was to evaluate the economic profitability of the taro and Crotalaria juncea consortium, as well as broccoli, green maize and snow pea grown in succession. The treatments correspond to 10 different cutting dates of the sunn hemp during its intercropping with taro (55, 70, 85, 100, 115, 130, 145, 160, 190 and 220 DAS-days after sowing), plus the monoculture of the taro. Under the legumious cover crop straw were grown in succession: broccoli, green maize and snow pea. The use of Crotalaria juncea in a consortium does not affect the productivity and economic profitability of the taro when cutting up to 130 DAS. The residual effect of Crotalaria juncea grown in consortium with taro increases the economic yield of broccoli when the cutting is performed from 145 DAS. However, it does not affect green maize and snow pea. When the taro is cultivated intercropped with Crotalaria juncea and in succession broccoli, green maize and snow pea are grown, higher yields and economic incomes are obtained by cutting the leguminous green manure up to 130 DAS.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».