Weed management in herbicide resistant crops – A review
Notice bibliographique
Résumé
Weeds infesting crops must be controlled or they reduce crop yields, hinder harvest operations and contaminate produce. Herbicides offer excellent weed control in various crops and cropping systems. Over dependence on one or few herbicides has resulted in the development of herbicide resistance in many weeds. Selective herbicides like atrazine, alachlor, metolachlor and simazine are contaminating surface and ground water due to high residual soil activity. Under such situations non selective herbicides offer excellent control of wide spectrum of weeds besides nil or very low soil residual activity. Exciting developments in plant biotechnology mark a new era in agriculture because herbicide-resistant crops (HRC's) are the first products of biotechnology to be grown on an economic scale. Worldwide spread of transgenic crops cultivation is 67.9 m. ha. In this 73% area (49.70 m. ha) is occupied by HRC'S. More than 40 HRC's are available for commercial cultivation in US, Canada, Australia, Europe, Brazil etc. Resistance in crops is available for different groups of herbicides like Sulfonylureas, Imidazolinones, Triazines, Glufosinates, Glyphosate etc. Roundup ready soybean, cotton and maize are popular in US. IWM approach is required to prolong the life of HRC's. Better weed control is obtained in HRC's when one or more of the practices are combined. Weed management in herbicide resistant crops should involve integrated weed management practices for retaining long-term potential of herbicides like glyphosate. Rotate HRC's with other crops, rotate herbicides, rotate HRC's that are tolerant to herbicide with different mode of action and other agronomic practices for effective weed control, better yields and prevention of herbicide resistance development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».