Effect of sowing windows on yield, economics and growing degree days on varieties of green gram (Vigna radiata L.)
Notice bibliographique
Résumé
Green gram (Vigna radiata L.) is a short day plant and generally requires fairly hot conditions for its optimum growth and yield. Crop growth and development are closely related with energy requirement parameter such as growing degree days (GDD) which ultimately affect yield and economics. Therefore, experiment was conducted on effect of sowing windows on yield, economics and growing degree days on varieties of green gram (Vigna radiata L.) during kharif-2023 at Agronomy farm, College of Agriculture, Nagpur. The experiment was laid out in split plot design with three sowing windows i.e. 26th MW, 27th MW and 28th MW as main plot treatments and three varieties i.e. PKV Green Gold, PKV Moong-8802 and Kopergaon as sub-plot treatments and replicated thrice with spacing of 30 cm x 10 cm. Other operations were carried out as per recommendations. Results revealed that, 26th MW produces significantly highest grain and straw yield, gross monetary returns, net monetary returns, B:C ratio and accumulated higher GDD as compared to 27th and 28th MW. In case of varieties PKV Green Gold produces highest grain and straw yield, gross monetary returns, net monetary returns, B:C ratio and accumulated higher GDD as compared to PKV Moong-8802 and Kopergaon.
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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 | 0,001 |
| 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 ».