Farmers’ perception on the performance of different rice varieties in Kapilvastu district, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Rice is the major staple food crop in Nepal. To date, several rice varieties have been developed and released in Nepal. However, rice production is far below in comparison with its production potential. A household survey was conducted in Bangaganga municipality of Kapilvastu district in 2018 to assess farmers’ perception on performance of four different rice varieties (Radha-4, Ramdhan, Gorakhnath, and Sawa). The data were collected from a total of 120 rice farmers (randomly selected) using the interview schedule and analyzed using descriptive statistics, Likert scale, and indexing technique. Statistical analysis showed that the Ramdhan variety had the highest yield (4.95 t/ha), whereas Radha-4 had the lowest yield (3.15 t/ha). The most disease and drought-tolerant variety, as perceived by the farmers, was Radha-4. Smut and Khaira were perceived as the primary diseases whereas Brown planthopper and Rice Gundhi bug were the most important insects of all studied rice varieties. The study recommended that the plant breeders should focus on developing site-specific rice varieties to meet the multiple concerns of the farmers, such as higher yield and stress-tolerant. The farmers should be made aware of varietal selection and crop pest management techniques via training programs, which further helps to reduce the yield gap between farmers’ field and research field.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».