Enhancing Indigenous Cropping Systems under Climate Change: A Case Study of Maize (Zea mays L.) and Groundnut (Arachis hypogea) in Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Due to the continuous cropping of maize and groundnuts on the same land in northern Ghana for livelihood, production yields have declined significantly below potential levels. The purpose of this study was to evaluate the ecological limitations affecting maize and groundnut productivity in northern Ghana and also to analyze the socioeconomic constraints impacting the livelihoods of smallholder farmers. Five cropping systems (viz. sole continuous maize (SCM), sole continuous groundnut (SCG), maize-groundnut intercrop (MGI), groundnut/maize rotation (GMR) and maize/groundnut rotation (MGR)), each with or without fertilizer were established under RCBD at Nyankpala during the 2021 and 2022 cropping seasons. For the fertilized rotation treatments, the maize crop received 60-N, 40-P2O5, and 40-K2O, kg/ha, while the groundnut crop received 20-N, 40-P2O5, and 40-K2O, kg/ha using NPK 11, 22, 21, kg/ha with trace elements S, Zn and B. The cropping systems were characterised on grain yields, yield related parameters, resource use and economic returns on investments. The results showed that intercrop and rotation treatments gave better yields. Their land equivalent ratios (LER) were 1.2 and 1.09 respectively, in the two seasons. Maize grain yield under the rotation increased from 2.5 to 3.8 t/ha while groundnut pod yield increased from 0.6 to 0.9 t/ha. The system with highest economic returns was recorded for the rotation systems either with or without fertilizer application. To improve livelihoods and productivity, smallholder farmers in northern Ghana should adopt intercrop and rotation systems, incorporate fertilizer application, and consider soil fertility management practices. Policy support and extension services can facilitate the adoption of these sustainable agricultural practices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».