Integrated Application of Organic and Blended Mineral Fertilizers Improves Potato Productivity and Income for Smallholder Farmers in Acidic Soils
Notice bibliographique
Résumé
Potato (Solanum tuberosum) is the world’s third most important food crop. However, potato productivity is very low in acidic soils that cover about 50% of the arable land in the world. Therefore, the aim of this study was to evaluate the effect of sole and integrated farmyard manure (FYM) and different types mineral fertilizers on yield, yield components and economic returns of potato in acidic soil of Ethiopia. Six treatments: 1) Control (without fertilizer), 2) sole application of the recommended NP (RNP) fertilizer (11 kg/ha N and 40 kg/ha P), 3) sole FYM (28.8 t/ha FYM), 4) half dose of recommended NP fertilizer and half dose of the FYM, 5) blended fertilizer formulated as 17.3 kg N, 34.7 kg P2O5, 7.41 kg S, 2.23 kg Zn, 0.3 kg B + 100 kg/ha), and 6) half blended and half FYM, were arranged in a randomized complete block design. The results revealed that potato plants amended with sole blended fertilizer, and integrated FYM and mineral fertilizers doubled fresh tuber yield as compared to the control. The RNP fertilizer gave the lowest (α < 0.05) marketable potato yields of all the fertilizer treatments. Applications of sole blended or integrated FYM and mineral fertilizers resulted in the highest net benefit with acceptable marginal rate of return. Integrated use of FYM and mineral fertilizers is crucial for improved and sustained smallholder potato production in acidic soils. Further studies are required to examine the long-term effects of blended fertilizers on soil properties.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».