Phosphorus Fertilizer Rating and Rhizobia Inoculation for Improved Productivity of Cowpea in Northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Cowpea (Vigna unguiculata) is an important legume crop in the tropics and subtropical regions of the world. It is mainly grown for its leaves and grains, and to a lesser extent as a fodder crop. Cowpea is considered as the most important food grain legume in the dry savannas of tropical Africa. This study compared the yield of local (Agondire) and improved (SECOW 2W) cowpea varieties grown on an Oxisol. Inorganic P at levels of 0, 10, 20, and 40 kg·ha-1 was tested on each variety with or without rhizobia inoculation. The experiments were set up in a randomized complete block design and replicated thrice during the short and long rains of the 2015/2016 seasons on fifteen fields in Arua district, northern Uganda. Agondire responded significantly (P -1) were applied. A significant increase of 26.4% and 28.4% in grain yield of Agondire and SECOW 2W, respectively was obtained after inoculation with rhizobia. We concluded that inoculation and P fertilizer application increased the yield of both varieties, but with inoculation, SECOW 2W performs much better at lower P fertilizer rates than Agondire. Therefore, we recommend growing of SECOW 2W under inoculation with 20 kg P ha-1 and an application of 40 kg P ha-1 for Agondire local cowpea variety in northern Uganda.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».