Effect of rhizobial inoculants on yield and yield components of faba bean (Vicia fabae L.) on vertisol of Wereillu District, South Wollo, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nitrogen fixation by legumes like faba bean is a cheap way of fixing atmospheric nitrogen to plant available form. However, the inoculation of grain legumes with rhizobium bacteria are poorly researched in Amhara Region of Ethiopia. Methods Thus, a study to examine the effects of rhizobium leguminosarum (var vicae) strains on nodulation, growth, and yield of faba bean was conducted in Wereillu district of Amhara Region, Ethiopia during the rainy season of 2018. The treatments comprised of four levels of faba bean Rhizobium strains (un-inoculated, EAL-1018, EAL-1035 and EAL-17) arranged in a randomized complete block design with three replications. The collected data on yield and yield-related parameters were analyzed using Statistical Analysis System (Statistical Analysis System, version 9.1, SAS Institute Inc, Cary, 2003), version 9.1 and subjected to Duncan’s Multiple Range Test for mean separation when the analysis of variance was significant. Results The result revealed that the effect of EAL-1018 brought significantly (P ≤ 0.05) higher difference on nodule number, nodulation volume, nodule dry weight, biomass yield and grain yield compared to the control. Faba bean strain, EAL-1018 gave 45.6, 27 and 11.6% grain yield advantage over the control, EAL1017 and EAL 1035 respectively. Conclusion Biologically as well as Economically EAL 1018 brought the maximum yield and net benefit (47020.7) compared to the other treatments. Hence, EAL-1018 is recommended for the study area and similar agro—ecologies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».