Effect of Different Mulching Materials on Onion (<i>Allium cepa</i>) Production at Lamahi, Dang, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Winter onion production in rainfed regions is constrained by the limited availability of soil moisture.Mulching has proven to be a viable tool to conserve soil moisture and enhance yield.A field experiment was conducted to evaluate the efficiency of different mulching methods on the performance of onion (Allium cepa L. var.Nasik Red N 53) concerning its yield and yield attributes during the winter season (Nov-March) at Lamahi-5, Dang.The experiment was laid out following a randomized complete block design (RCBD) with three replications and seven treatments.The treatments were T1: Control, T2: Saw Dust (1 kg), T3: Straw (1 kg), T4: Banana Leaves (1 kg), T5: Neem Leaves (1 kg), T6: White Polythene (30 µ), and T7: Rice Husk (1 kg).The onion variety Nasik Red was transplanted at a spacing of 20 cm by 10 cm.Biometrical parameters like plant height, and number. of leaves, length of leaves, neck thickness, neck length, and yield-attributing characters like shoot weight, bulb weight, bulb length, bulb diameter, root length, root weight and total yield were observed.The collected data were statistically analyzed for the best mulching materials using analysis of variance (ANOVA), and the separation of means for significant effects was by least significant difference (LSD) at the 5% level of probability.Among different mulching materials, white plastic mulch was best in terms of vegetative and phenological observations like plant height (64.8 cm) and number of leaves (11) at 100 DAT, while length of leaves (32.7 cm) was found to be significant at 60 DAT.White plastic mulching at 30µ was best in terms of yield and yield attributing characteristics like bulb diameter (7 mm), bulb weight (117.5 gm), and yield per plot (27 tons/ha).In the upcoming days, it would be a better idea to use this technique to reduce weeds, conserve moisture, and improve soil health, producing more yield.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».