Evaluation of growth, yield and economics of Stevia rebaudiana Bertoni under partial shade in a teak-based agroforestry system in the sub-tropical region of Madhya Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
Stevia rebaudiana, a perennial herb prized for its steviol glycosides, is increasingly being cultivated as a natural sweetener. In India, the annual demand for this herb is estimated at approximately 10 metric tons. However, the relationship between agronomic practices and agroforestry systems on leaf yield and economic viability in tropical climates remains underexplored. This study evaluated the effects of spacing and organic amendments on growth, productivity in a teak-based agroforestry system in Central India. A field experiment was conducted in a randomized block design with a factorial concept under a teak-based agroforestry model at the Non Wood Forest Produce (NWFP) nursery, Indian Council of Forestry Research and Education - Tropical Forest Research Institute (ICFRE-TFRI), Jabalpur, Madhya Pradesh. The treatments included plant spacing (S1: 45 × 45 cm, S2: 30 × 30 cm, S3: 20 × 20 cm) and organic nutrient regimes (M7: farmyard manure (FYM) + vermicompost (VC) + poultry manure (PM); M6; VC + PM; M5: FYM + PM; M4: FYM + VC; M3: PM; M2: FYM; M1: VC; M0: control). Growth parameters such as plant height, branch number and leaf count were recorded, along with biomass yield (fresh and dry weight). Economic viability was assessed through input-output ratios. The results indicated enhanced plant height, branching and leaf count perplant under M7. Spacing S3 yielded the maximum fresh and dry biomass. Economic analysis revealed that S3 and M7 are cost-effective with higher net returns. These findings underscore that integrating teak agroforestry and organic amendments enhances both yields, offering a sustainable model for tropical stevia cultivation. This study provides actionable insights into agronomic practices to balance productivity, metabolite quality and profitability in resource-constrained systems.
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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 ».