Assessing Herbicide Use and Hand Weeding Efficacy in Groundnut Production Intensification
Notice bibliographique
Résumé
Poor and costly weed management constrains Groundnut (Arachis hypogea L.) production in Uganda. A field study was therefore conducted at the National Semi-Arid Resources Research Institute (NaSARRI), Serere, Uganda during the long rains of 2020 and 2021 and short rains of 2020 to evaluate the efficacy of hand weeding and different herbicides on weed management, yield, and the economics of their use in groundnut. The experiment for this study comprised 7 treatments constituted by six herbicides; four pre-emergent (Glyphosate, Clethodim, S-Metolachlar, and 2,4-Dichlorophenoxyacetic acid), and two post-emergent (Bentazone and Quizalofop-p-ethyl) and hand weeding. Post-emergence herbicide application and hand weeding were done at 30, 45, and 60 DAS. The treatments were laid out in a randomized complete block design (RCBD) with three replications. Calculated weed indices show the effect of weed control measures on groundnut weeds. Pre-emergence application of glyphosate followed by post-emergence application of Quizalofop-p-ethyl produced superior pod yield (1724.3 kg/ha), the lowest weed density of grass (0.62), and Sedges (0.61), the lowest weed biomass at harvest (122.5g), the highest percentage of weed control efficiency (69.65%), and highest net returns (7,937,746UGX/ha). However, post-emergence sole application of quizalofop-p-ethyl produced the highest B: C ratio (36.49). Therefore, this study has indicated that the pre-emergence application of glyphosate followed by the post-emergence application of quizalofop-p-ethyl is the most profitable weed control measure in groundnut; while the post-emergence sole application of quizalofop-p-ethyl is the most economical. Hand weeding though may be used where labour is cheap and not scarce as opposed to the herbicides.
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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) | 0,000 | 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 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 ».