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Enregistrement W1965835762 · doi:10.1002/ps.3928

Integrated pest management and weed management in the United States and Canada

2014· review· en· W1965835762 sur OpenAlexaffabout
Micheal D. K. Owen, Hugh J. Beckie, Julia Y. Leeson, Jason K. Norsworthy, Larry Steckel

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2014
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated pest managementPEST analysisWeed controlWeedAgroforestryWeed scienceAgronomyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is interest in more diverse weed management tactics because of evolved herbicide resistance in important weeds in many US and Canadian crop systems. While herbicide resistance in weeds is not new, the issue has become critical because of the adoption of simple, convenient and inexpensive crop systems based on genetically engineered glyphosate-tolerant crop cultivars. Importantly, genetic engineering has not been a factor in rice and wheat, two globally important food crops. There are many tactics that help to mitigate herbicide resistance in weeds and should be widely adopted. Evolved herbicide resistance in key weeds has influenced a limited number of growers to include a more diverse suite of tactics to supplement existing herbicidal tactics. Most growers still emphasize herbicides, often to the exclusion of alternative tactics. Application of integrated pest management for weeds is better characterized as integrated weed management, and more typically integrated herbicide management. However, adoption of diverse weed management tactics is limited. Modifying herbicide use will not solve herbicide resistance in weeds, and the relief provided by different herbicide use practices is generally short-lived at best. More diversity of tactics for weed management must be incorporated in crop systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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