Canola cultivar mixtures and rotations do not mitigate the negative impacts of continuous canola
Notice bibliographique
Résumé
Harker, K. N., O'Donovan, J. T., Turkington, T. K., Blackshaw, R. E., Lupwayi, N. Z., Smith, E. G., Dosdall, L. M., Hall, L. M., Kutcher, H. R., Willenborg, C. J., Peng, G., Irvine, R. B. and Mohr, R. 2015. Canola cultivar mixtures and rotations do not mitigate the negative impacts of continuous canola. Can. J. Plant Sci. 95: 1085–1099. High-frequency canola (Brassica napus L.) rotations increase canola production risks. From 2008 to 2013, direct-seeded experiments involving several variations of continuous canola were compared with wheat (Triticum aestivum L.) and field pea (Pisum sativum L.) rotated with canola at five western Canada locations. Continuous canola rotations involved sequences of different herbicide-resistant canola and two-cultivar mixtures of herbicide-resistant canola from different sources in the same year. Fertilizers, herbicides, and insecticides were applied as required for optimal production of all crops. Rotating herbicide-resistant canola types over years or mixing two cultivars of the same herbicide-resistant type provided no pest management, yield or seed quality advantages compared with planting the same herbicide-resistant cultivar type each year. In 2013, weed biomass was lower in canola preceded by other crops than most continuous canola treatments. Compared with continuous canola, when 1 or 2 yr of wheat or field pea and wheat were inserted into 3-yr rotation cycles, 2010 root maggot damage was reduced 6% and 2013 blackleg [Leptosphaeria maculans (Desmaz.) Ces. & De Not.] incidence and severity were reduced 53 and 54%, respectively. Furthermore, yields were 22% higher when canola was grown only once in 3 yr compared with continuous canola and the wheat–canola–canola rotation. The most important mitigation strategy to ensure long-term sustainable canola production is to rotate canola with other crops.
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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 | 0,001 |
| 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 ».