Effect of Different Growing Media on Growth and Germination Parameters of Bell Pepper (<i>Capsicum annuum</i>) Seed in Bhojpur, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Bell pepper (Capsicum annuum), particularly the California Wonder variety, is a high-value vegetable crop in Nepal, contributing significantly to farmers' livelihoods and food security.However, optimizing nursery practices remains a challenge, as seedling growth and establishment are highly influenced by the choice of growing media.Selecting an appropriate medium can enhance seedling vigor, leading to improved crop productivity and economic returns.Therefore, this study investigated the impact of different growing media on the germination and growth parameters of bell pepper seedlings in Bhojpur, Nepal, during the spring season (May-June 2023).The experiment followed a two-factorial Completely Randomized Design (CRD) with two levels of treatment combinations.Seeds of California Wonder and Sagar varieties were procured from local agro-vets and sown in seed trays using different growth media: Soil, Soil + Cocopeat (1:1), Soil + Farmyard Manure (FYM) (3:1), Soil + Vermicompost (1:1), and Soil + Cocopeat + FYM + Vermicompost (1:1:1:1).The results demonstrated a significant influence of the growing medium on key germination and growth parameters.The highest germination percentage (90.83%)and germination rate index (67.70)were recorded in Soil + Vermicompost (1:1), whereas the Soil + Cocopeat + FYM + Vermicompost (1:1:1:1) medium yielded the highest values for seedling vigor index (950.05),number of leaves (5.13), seedling length (6.91 cm), stem diameter (0.28 cm), fresh weight (1.13 g), dry weight (0.12 g), root length (5.70 cm), and leaf area (9.75 cm).Among the tested varieties, California Wonder performed best in most growth parameters, except germination percentage and germination rate index.Optimizing its nursery conditions with sustainable growing media can enhance seedling establishment and boost bell pepper production in Nepal.
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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 | 0,000 | 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 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 ».