Producción de soya (Glycine max (L.) Merril) y frijol (Phaseolus vulgaris (L.) comparada con el método de parcelas
The hills method can be useful to maximize the research resources because it requires less space, less plant and less time in preliminary evaluations of yield compared with plots. The objective of the study was to see the correlation between plots and hills methods in soybean and dry beans. The expe...
- Autores:
-
Carmen C., Horacio
Bastidas R., Gilberto
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 1989
- Institución:
- Agrosavia
- Repositorio:
- Agrosavia
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12324/35433
- Palabra clave:
- Métodos de investigación - U30
Fríjol (phaseolus)
Glycine max
Phaseolus vulgaris
Métodos
Tamaño de las parcelas
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Ensayos de variedades
Métodos estadísticos
Hortalizas y plantas aromáticas
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- License
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The hills method can be useful to maximize the research resources because it requires less space, less plant and less time in preliminary evaluations of yield compared with plots. The objective of the study was to see the correlation between plots and hills methods in soybean and dry beans. The experiment was carried out for two semesters (1984B and 1985A) in Palmira, Colombia, located at 1006 m.a.s.l., with a mean temperature of 24°C. The following variables were taken at harvest time: Yield (kg/ha), pods number, nodes number, branches number and plant height. The experiment included 16 lines of dry beans and 25 of soybean. A randomized complete block design was used with four replications. It was found significant correlations at the 1% level in two semesters of evaluation in five variables to soybean. The figures of 0.7328, 0.6749, 0.8625, 0.8831 and 0.684, were observed for yield, pod number, nodes number, branches number, height plant, respectively. In dry beans only was found correlation significant at the 5% level for yield in the 1 985A semester, and correlation significant for nodes number in the two semesters. The C.V. was found greater in hills than plots for both especies; there fore more site in hill method would be desirable. |
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The experiment included 16 lines of dry beans and 25 of soybean. A randomized complete block design was used with four replications. It was found significant correlations at the 1% level in two semesters of evaluation in five variables to soybean. The figures of 0.7328, 0.6749, 0.8625, 0.8831 and 0.684, were observed for yield, pod number, nodes number, branches number, height plant, respectively. In dry beans only was found correlation significant at the 5% level for yield in the 1 985A semester, and correlation significant for nodes number in the two semesters. The C.V. was found greater in hills than plots for both especies; there fore more site in hill method would be desirable.El método de sitios puede ser usado para maximizar los recursos de investigación, porque requiere menos espacio, menos plantas y menos tiempo en evaluaciones preliminares de rendimiento comparado con el método de parcelas. El objetivo del estudio fue determinar la correlación entre el método de evaluación de líneas en parcelas y sitios, en soya y fríjol. La investigación se realizó en dos semestres (1984B y 1985A) en el CNI Palmira, Colombia, localizado a 1.006 m.s.n.m. y una temperatura media de 24 °C. Al momento de la cosecha se midieron las siguientes variables: rendimiento (kg/ha), altura de planta (cm), número de vainas, número de nudos y número de ramas por planta. El estudio se adelantó en 16 líneas de fríjol y 25 de soya. Se utilizó un diseño de bloques al azar con cuatro repeticiones. Se encontró una correlación altamente significativa en los dos semestres de evaluación en cinco variables de soya. Valores de 0.7328; 0.6749; 0.8625; 0.8831 y 0.6844 se obtuvieron para rendimiento, número de vainas, número de nudos, número de ramas y altura de plantas, respectivamente. En fríjol se estableció correlación significativa solamente para rendimiento en un semestre y para número de nudos en los dos semestres. El C.V. fue mayor en sitios que en parcelas para ambas especies, sugiriendo posiblemente el uso de más sitios cuando se utiliza el método para evaluar líneas de fríjol.Fríjol-Phaseolus vulgarisSoya-Soja- Glycine maxapplication/pdf-1spaInstituto Colombiano AgropecuarioBogotá (Colombia)Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso a texto completohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista ICA; Vol. 24, Núm. 2 (1989): Revista ICA (Abril-Junio);p. 118-123Producción de soya (Glycine max (L.) Merril) y frijol (Phaseolus vulgaris (L.) comparada con el método de parcelasProduction of soybean (Glycine max (L) Merril) and dry beans (Phaseolus vulgaris (L.), compared by plots and hill methodsMétodos de investigación - U30Fríjol (phaseolus)Glycine maxPhaseolus vulgarisMétodosTamaño de las parcelasCaracteres de rendimientoEnsayos de variedadesMétodos estadísticosHortalizas y plantas aromáticasTransitoriosInvestigadorProfesionalCientíficoValle del CaucaPalmiraColombiaarticleArtículo científicohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articlehttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85-1Revista ICA2118123ORIGINAL17575.pdf17575.pdfapplication/pdf1745130https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/35433/1/17575.pdf538acf05f9b678e4278bb116a3442c57MD51open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/35433/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/35433/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53open accessTHUMBNAIL17575.pdf.jpg17575.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9359https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/35433/4/17575.pdf.jpg81365b73a63b45f6f1dfdd3846c612d1MD54open access20.500.12324/35433oai:repository.agrosavia.co:20.500.12324/354332022-04-07 13:56:54.148open accessAgrosavia - Corporación colombiana de investigación agropecuariabac@agrosavia.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 |