Irrigation water strategies to intensify vegetable production on smallholder farms in Guyana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of its development program, Guyana is diversifying and expanding its agricultural sector to increase the production of higher‐value vegetable crops. Apart from ensuring food security, this also reduces the country's food import bill. Abandoned sugarcane lands are targeted for the intensification and expansion of vegetable production. This study seeks to determine the supplemental irrigation requirements of vegetable farms located along coastal lands, recommend scenarios to manage water during the two annual dry seasons, and understand the effects of irrigation thresholds on the yields of six commonly planted vegetables. The AquaCrop model was used for this purpose, together with inputs of field‐measured soil and climate data obtained from 2005 to 2012. Yield simulations of seven irrigation thresholds (40, 50, 60, 70, 80, 90, and 100% total available water [TAW]) were evaluated. At 40, 50, and 60% TAW, a decreasing irrigation requirement did not significantly reduce yield (pairwise t‐test, p > 0.05). The use of 40, 50, or 60% TAW irrigation thresholds during the two annual dry seasons is recommended. The low irrigation requirements for vegetables do not compete with the water requirements of rice and sugarcane production.
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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) | 0,002 | 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 ».