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引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战，因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖，潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长，使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题，2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究，以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明，所有覆盖处理均达到70％至80％的杂草控制效率，将杂草的生长显着降低到出现后120天（DAE）。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中，稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底，导致产量最高和收益成本比，然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短，因此无效。此外，将覆盖物（SM＆PM）与出生前除草剂相结合，而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略，消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方，与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
Kaivan Munshi - 耶鲁大学经济学系
教育背景 经济学博士 麻省理工学院 1995 硕士、MCP 加州大学伯克利分校 1989 技术学士印度理工学院，孟买 1986 荣誉与奖项 2019 印度理工学院孟买分校杰出校友奖 2016 印孚瑟斯社会科学奖 担任职务 2024 耶鲁大学弗雷德里克·W·贝内克经济学教授 2021 英迪拉·甘地发展研究所荣誉杰出研究员 2019 耶鲁大学经济学系教授 2018 图卢兹经济学院副会员 2015-2019 经济政策研究中心（CEPR）研究员 2015 劳动研究所（IZA）研究员 2015-2019 财政研究所（IFS）研究员 2015-2017 玛格达琳学院教授级研究员 2014 哈佛-剑桥历史与经济学联合中心研究助理 2013-2019剑桥大学经济学 2013 移民研究与分析中心（CReAM）研究员 2013 宾夕法尼亚州立大学人口研究所研究助理 2013-2015 宾夕法尼亚州立大学经济学系访问高级学者 2011 发展经济学理论研究（ThReD）副研究员 2010-2016 发展经济学杂志联合编辑 2008-2012 美国国立卫生研究院社会科学与人口研究（SSPS）研究部门常任委员 2007-2012 美国经济评论副主编 2007-2008 经济发展与文化变革副主编 2006-2007 经济与社会研究理事会-英国国际发展部联合减贫计划委托小组 2006-2013 布朗大学经济学系教授 2005 发展经济分析研究局（BREAD）高级研究员 2004-2010 副研究员《发展经济学杂志》编辑 2003-2006 布朗大学经济学系副教授（终身教授） 2003-2013 布朗大学人口研究与培训中心教员 2003-2012 《经济学与统计评论》副主编 2002-2013 美国国家经济研究局（NBER）研究员 2002-2005 发展经济分析研究局（BREAD）初级研究员 2002-2005 罗素·塞奇基金会经济网络形成与衰落工作组成员 2002-2003 麻省理工学院经济学系访问助理教授
ACM 参考格式：Yingbin Zhang、Luc Paquette、Ryan Baker、Jaclyn Ocumpaugh、Nigel Bosch、Anabil Munshi 和 Gautam Biswas。2020 年。关系
MS 对学习的影响。许多研究都发现了 MS 对学习的益处。在早期的文献综述中，MS 已被揭示为学业成绩最有力的预测指标之一 [30]。一些后续研究并未发现 MS 与学习之间存在很强的关联（例如 [24, 31]），但最近一项针对中小学研究的荟萃分析表明，学习与 MS 之间的相关性在 MS 的特定组成部分、学科、年级以及学习与 MS 的测量方式之间存在显著差异 [29]。例如，在数学、英语/语言艺术、科学和社会研究中，这两个变量的平均 Pearson 积差相关分别为 0.21、0.23、0.26 和 0.34。另一项荟萃分析也重复了这一结果