Weed Dynamics and Management Strategies for Cropping Systems in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Cropping systems in the northern Great Plains (NGP) have evolved from wheat (Triticum aestivum L.)–fallow rotations to diversified cropping sequences. Diversification and continuous cropping have largely been a consequence of soil moisture saved through the adoption of conservation tillage. Consequently, weed communities have changed and, in some cases, become resistant to commonly used herbicides, thus increasing the complexity of managing weeds. The sustainability of diverse reduced tillage systems in the NGP depends on the development of economical and effective weed management systems. Utilizing the principle of varying selection pressure to keep weed communities off balance has reduced weed densities, minimized crop yield losses, and inhibited adverse community changes toward difficult‐to‐control species. Varied selection pressure was best achieved with a diverse cropping system where crop seeding date, perennation, and species and herbicide mode of action and use pattern were inherently varied. Novel approaches to cropping systems, including balancing rotations between cereal and broadleaf crops, reducing herbicide inputs, organic production, fall‐seeded dormant canola (Brassica napus and B. rapa), and the use of cover crops and perennial forages, are discussed in light of potential systems‐level benefits for weed management.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».