Response of chickpea (Cicer arietinum L.) to inoculation with native and exotic Mesorhizobium strains in Southern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
A series of pot and two consecutive crop-year field experiments were conducted from 2011 to 2012 in Southern Ethiopia to determine the effectiveness of Mesorhizobium strains on two cultivars of chickpea (Shasho and Nattoli).The eight treatments included: Six rhizobial inoculants, the four best indigenous strains (Cp8, Cp41, Cp97 and Cp105); CpNSTC (National Soils Testing Center inoculant); and CpSK (Canadian inoculant), Nitrogen fertilizer and a control.The results from the field and pot experiments indicated that chickpea crop yield can be improved using proper Mesorhizobium inoculation.Inoculation had a pronounced effect on grain yield, yield component, total N uptake, grain protein content, percentage N derived from the atmosphere (%Ndfa) for the seed, and amount of seed N fixed compared to non-inoculated treatments.In the pot experiment, significant difference was recorded among the mesorhizobial strains used with the indigenous strain Cp41 highly effective in shoot dry weight (41%) mg -1 plant, grain yield (50%), total N uptake (117%), and %Ndfa (67.9%) followed by CpSK, Cp8 and Cp97.In the second crop-year field experiment, the indigenous Mesorhizobium strain Cp41 also proved highly effective in-nodule dry weight (786%) mg -1 plant, grain yield (66%), total N uptake (100%), and %Ndfa (53.7%).The maximum seed protein content was recorded during the second cropyear field experiment in Cp41 (20%), followed by N fertilizer added treatment and CpSK (18%).The chickpea indigenous rhizobial strain Cp41, was superior inoculant for almost all parameters.Thus, there are potential advantages to be gained from using efficient rhizobial inoculants under rain fed conditions in Ethiopia.
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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 ».