Impact of Row Spacing on Yield and its Components on Lentil Varieties Under the Agroecological Conditions of Quetta
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment conducted at the Balochistan Agriculture Research Institute (ARI) in Quetta on November 15, 2022, assessed the impact of varying row spacings on the growth and yield of two lentil varieties: Local Panjgur Black and Dasht-21. The study utilized a Randomized Complete Block Design (RCBD) with three replications, examining five row spacings: 20 cm, 25 cm, 30 cm, 35 cm, and 40 cm. Results showed that at 60 days, Local Panjgur Black exhibited a higher average leaf count (10.86 leaves per plant) compared to Dasht-21 (8.53 leaves). The widest row spacing of 40 cm resulted in the maximum number of leaves (18.49 leaves), while the narrowest spacing of 20 cm had the fewest (11.33 leaves). Local Panjgur Black had more branches (8.0 branches per plant) than Dasht-21 (6.73 branches). The 40 cm row spacing yielded the highest branch count (8.00 branches), whereas the 20 cm spacing had the lowest (6.16 branches). The tallest plants were observed in Local Panjgur Black (34.00 cm). Increasing row spacing led to taller plants, with the 40 cm spacing producing the tallest plants (38.00 cm) and the 20 cm spacing the shortest (27.33 cm). Local Panjgur Black produced more pods per plant (57.60) than Dasht-21 (38.00). The 40 cm row spacing resulted in the highest number of pods (44.33), while the 20 cm spacing had the fewest (22.8). Local Panjgur Black achieved a higher seed yield (1,411.7 kg/ha) compared to Dasht-21 (1,170.1 kg/ha). The 40 cm row spacing yielded the most seeds (1,616.5 kg/ha), whereas the 20 cm spacing had the lowest yield (1,002.5 kg/ha). In conclusion, adopting wider row spacings, such as 40 cm, can significantly improve the growth and yield of lentil varieties like Local Panjgur Black. This practice offers a viable strategy for enhancing lentil productivity in similar agro-climatic regions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».