Effects of Three Different Planting Techniques on Soil Water Content, Survival, and Growth of <i>Senegalia</i> Seedlings on Semi-Arid Degraded Lands in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Land degradation exacerbates poverty and food shortages in Sub-Saharan Africa. Tree planting is traditionally used to restore degraded lands, but the tree species used are often poorly adapted to the local climate conditions. We evaluated the suitability and efficiency of three planting techniques (half-moon, standard plantation and zaï) in a semi-arid climate using seedlings from two native Senegalia species: Senegalia gourmaensis and Senegalia dudgeonii. A total of 116 nursery-grown seedlings were planted on degraded lands using these three planting techniques. Data on soil water content, seedling survival and growth rates were measured over 1.5 years. The effects of the planting techniques on these variables were significantly different ( p < 0.001). The lowest water content was measured in the topsoil horizon (0–10 cm) and the highest in the deeper horizons (∼50 cm). At the end of the experiment, the survival rate of S. gourmaensis was 72.2% - 62.5% and 57.5% in half-moon, standard plantation and zaï, respectively. For S. dudgeonii, it was 50%, 62.5% and 47.5% in half-moon, standard plantation and zaï, respectively. There was a significant difference in height and collar diameter between S. gourmaensis and S. dudgeonii using the three planting techniques ( p < 0.001). Based on our results, we recommend using the half-moon or standard plantation for Senegalia species. Senegalia species are suitable for planting in degraded land in semi-arid areas when using the appropriate planting technique.
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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 | 0,001 | 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 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 ».