Evaluation of the Performance of Different Organic Fertilizers on Maize Yield: A Case Study of Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
In Kampala city about 60% of animal manure generated is discarded leading to health and environmental challenges. However about 30% of this manure is used as fertilizer mainly in the form of stored animal manure. The manure could also be vermicomposted or anaerobically digestated and used in crop production. However, it has not yet been clearly established which of these options would be most beneficial in producing better crop yields when applied to soils in Kampala. This study evaluated the performance of different organic fertilizers namely vermicompost, digestate and stored cattle manure and unfertilized control on growth and yield of maize (Zea mays spp). The experiment was carried out at Makerere University Agricultural Research Institute Kabanyolo for two seasons (October 2013 to February 2014 and March to June 2014). No significant difference (P > 0.05) in the different organic fertilizers was noted in both the growth and yield of maize in each season. However a significant difference (P < 0.05) in both crop growth and yield was noted when the organic fertilizers were compared with the control. In addition when the different seasons were compared, the growth and yield of maize in season two was generally found to be better (P > 0.05) than that of season one. The interviews conducted with farmer groups showed they generally preferred using stored manure and vermicompost. It can thus be concluded that these fertilizers are best for Kampala thus should be promoted by the municipal authorities to address the rampant poor disposal of animal manure in Kampala.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».