Yield and Disease Responses of Improved Groundnut Genotypes Under Natural Disease Infection in Northern Uganda: Implication for Groundnut Disease Management
Notice bibliographique
Résumé
Groundnut production in Uganda is constrained by groundnut rosette disease (GRD), the main cause of yield loss experienced by farmers. We conducted the current study to assess the responses of improved groundnuts to diseases (rosette and late leaf spot) and yield under local conditions. Four released groundnut genotypes (Serenut 5R, Serenut 8R, Serenut 9T and Serenut 14R) were evaluated in four locations in northern Uganda for two seasons in 2019. We established the experiment following randomised complete block design with three replications. GRD severity (harvest) and late leaf spot (LLS) severity (harvest) on the four genotypes were not significantly (P > 0.05) different but positively correlated with the Area Under Disease Progress Curve (AUDPC). Genotype-by-location interaction for LLS AUDPC, GRD AUDPC and dry pod yield were significant (P < .001). Season-by-genotype interaction was not significant (P = 0.367). Days to 50% flowering were also not significant (P > 0.05). Highest and lowest yields were recorded for Serenut 9T in the Omoro district (1,291 kg/acre) and the Amuru district (609 kg/acre), respectively. Dry pod yield was significantly (P < 0.001) negatively correlated with GRD severity and GRD AUDPC. Yield performance of the four genotypes was not significantly (P < 0.05) different in the districts, except for Kitgum, where yields of Serenut 9T and Serenut 8R were significantly (P < 0.05) higher. These genotypes could be used to manage GRD by smallholder farmers in Northern Uganda. Special consideration should therefore be given to these four groundnut genotypes for GRD management in the Acholi sub-region.
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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 ».