Evaluation of Seed Quality Attributes of Sorghum Germplasm Accessions from Eastern, Coastal and Nyanza Regions, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum (Sorghum bicolor L.) is an important cereal crop in Kenya. Despite the crops importance, the yields attained by farmers in Eastern, Coastal and Nyanza regions of Kenya remain low. Access to good quality seeds of sorghum is one of the constraints facing the subsistence farmers. Good quality seed is important for increasing yield to attain food security. The aim of this study was to evaluate quality attributes of the seed used by farmers. A total of 108 germplasm accessions were obtained from 76 farmers. The seeds were tested for time and percentage of germination, seed vigour index, shoot and root dry weight. Data collected was subjected to analysis of variance. Means were separated using Fisher’s Least Significance Difference test at p ≤ 0.05. Seed samples of 26 accessions attained germination percentage below stipulated standards by Seeds and Plant Varieties Act CAP 326. Majority of seeds showed longer mean germination time with only nine accessions germinating in less than ten days. Seed vigour index was relatively high in most of the accessions, while biomass accumulation varied from high to very low among accessions. Though most of the seeds attained a high germination percentage, about 92% of seeds showed longer mean germination time. The environmental conditions in the fields, pre and post harvest handling practices impact on the seed quality hence the wide variability in germination percentage, germination time, seed vigour index and dry matter accumulation. Therefore the need to improve quality of seeds used by subsistence farmers by providing extension services on best pre and post harvest handling practices. Increasing production of sorghum in these regions will contribute significantly towards realizing food security. Further analysis could be carried out on genetic and sanitary quality aspects of the seeds planted by farmers in Eastern, Nyanza and Coastal regions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».