Germination, Growth and Yield Responses of Leaf Amaranth (Amaranthus hybridus) to Rates and Times of Poultry Manure Application
Notice bibliographique
Résumé
Manures are more environment-friendly and effective in improving soil fertility, hence their recent preference over inorganic fertilizers. Poultry manure is believed to be the most valuable manure produced by livestock. However, the application had always been only before sowing, unlike the inorganic fertilizers that are, generally, applied after sowing/planting of crops. Therefore, the effects of broiler droppings applied at different rates and times were evaluated on seed germination, growth and yield of leaf amaranths, during the raining season of year 2019. Broilers droppings were applied at 0, 30 and 50 tha-1, at 1 and 2 week (-s) before sowing, at sowing and 1 and 2 (week)s after sowing of amaranth seeds. The experiment was factorial and treatments were replicated thrice in a randomized complete block design. Growth parameters measured were: Plant height, number of leaves, stem girth, leaf area, number of germinated seeds , and yield were measured at 7, 8 and 9 weeks after sowing (WAS). The data generated were subjected to ANOVA at α0.05. At 7 WAS, application of 50 tha-1 manure at sowing produced the highest plant height (17 cm), stem girth (7.40 cm), number of harvested stands (18.33) and marketable yield (7.95 tha-1) with significant differences. At 8 WAS, the highest yield (5.83 tha-1 was obtained from plots treated with 30 tha-1 of poultry dung applied at 2 weeks before sowing while more seeds (27) germinated on both plots treated with 50 t/ha of broiler droppings applied at sowing and 1 WAS. The best recorded values for number of germinated seeds (27) and yield (2.83 tha-1) at 9 WAS were obtained from 50 tha-1 of broiler droppings applied at sowing. 50 t/ha of broiler droppings, at sowing compared well with poultry droppings applied at any rate before sowing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».