Effect of intercropping mungbean on maize and sunflower under weed-free and weedy conditions
Notice bibliographique
Résumé
Intercropping is a common yet often discouraged agricultural practice in underdeveloped countries. This method is particularly beneficial for cereal crops. To combat this issue, incorporating leguminous crops with cereals is an effective technique for enhancing soil organic matter and macronutrient levels. The research trial was conducted in the Department of Agronomy at Bahauddin Zakariya University, Multan, in 2018. The crop varieties used in the experiment included maize (P-1439), sunflower (NKSINGI), and mung beans (HAZARI-2006). The results of the study established that intercropping significantly increased the cob diameter, the number of cobs per plant, biological yield, and grain yield for both crops. Data were collected on various observations from 35 days after sowing (DAS) until harvest. The allometric traits measured included leaf area index (LAI), leaf area duration (days), crop growth rate (g m-2 day-1), and chlorophyll content. Additionally, data on root traits, agronomic parameters, yield parameters, and weed-related traits were also collected. In conclusion, yields in weed-free conditions were significantly higher than in weedy environments. Furthermore, maize and sunflower grown alongside mung beans in weed-free regions produced maximum yields compared to weedy checks. The results indicate that intercropping maize and sunflowers with mung beans is more advantageous than planting these crops as sole varieties. Maize, whether grown alone or intercropped with mungbean under weed-free conditions, produced higher grain yields of 6.75 g/plot and 5.8 g/plot compared to weed-infested conditions. Notably, the lower yield of mung beans provided a higher economic value compared to the higher yields of maize and sunflower.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».