Effect of sowing dates on different wheat varieties at Tikapur, Kailali, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Growth and yield of wheat are affected by variety and sowing dates. Hence a field experiment was carried out at Agronomy Farm, Far Western University in Tikapur, Kailali, Nepal during 2023/24 to study the effect of sowing time and varieties on yield and yield attributing traits of wheat. The experiment was laid out in split plot design comprising four sowing dates viz. 17th November, 27th November, 7th December and 17th December as main plot and three varieties of wheat viz. Vijay, Gautam and Aaditya as sub plot, with three replications. Plant height, spike length, peduncle length, grain per spike, seed length, grain yield and straw yield were significantly higher when sown on 7th December for all the varieties. However, the highest number of effective tillers along with delayed heading, anthesis, maturity and lower grain filling period was observed on 17th November. Aaditya and Vijay produced higher grain yield on 7th December i.e. 4.93 t/ha and 4.25 t/ha, whereas Gautam yielded highest on 17th November with 4.45 t/ha. The last date of sowing produced the lowest grain yield across all the varieties. Similarly, the highest quantity of straw (6.72 t/ha) was observed in Gautam which was statistically at par with Aaditya, followed by Vijay on 7th December. Hence, 7th December for sowing Aaditya and Vijay under Tikapur condition owing to higher yields of both grain and straw whereas 17th November could be suggested for Gautam.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».