A Study Of Factors Affecting Rice Yield in The Valley Districts Of Manipur
Notice bibliographique
Résumé
In a quality effort to improve rice production in the valley areas of Manipur, this research discusses the key factors that determine yield under rain-fed management conditions with elements of modernisation and partial mechanisation. Using cross-sectional data combined with multiple linear regression analysis on the sample of 191 farmers, the research restricted its analysis to the 2020–21 Kharif season. The research establishes several factors that have a direct bearing on rice yield. Of these, the kind of plantation, the level of mechanisation, the availability of irrigation, the cost of fertiliser, and the literacy level of farmers were identified as major factors that influenced yield risk. These observations point to the fact that improving farming techniques as well as infrastructure is a very effective strategy towards enhancing productivity. On the other hand, the influence of other variables like the size of the farm, cost of family labour and bullock labour were established to be relatively insignificant here. The study incorporates the need to increase irrigation facilities, utilise high-yield varieties (HYVs), apply fertiliser correctly, and use the right machinery to improve yields in rice. Thus, if these factors are considered, there is a high possibility of improving rice yield in the valley regions of Manipur. The study also imposes the generalisability of these suggestions, meaning that similar measures could be useful in other areas of India, especially the Northeast, where agricultural improvement and food security are critical.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».