Pest Management Implications of Reduced Fallow Periods in Dryland Cropping Systems in the Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
The intensification of traditional wheat (Triticum aestivum L.)–fallow production systems may have important consequences for management of insects, pathogens, and weeds in Great Plains dryland production systems. Assessment of these consequences is difficult due to the diversity of production systems, environmental conditions, and pests found in the region. Certain pest groups, such as weeds, traditionally controlled during the fallow period, may be favored by intensified cropping while others, such as those specializing on wheat, should be disadvantaged. Changes in pest and disease complexes will likely be evolutionary rather than revolutionary, as has been the case with other significant changes in production practices. Preventive practices in dryland production systems currently emphasize the control of grassy weeds while intensified systems may have less emphasis on the control of volunteer wheat. Crop rotation will remain a key avoidance strategy for pathogens and will help broaden herbicide options. Pest monitoring provides essential information on pest activity and environmental conditions and will become more complex as production systems are intensified. Important suppressive practices for dryland production systems include conservation biological control, tillage, and chemical controls. Chemical control, in particular, is expected to become more complicated due to drift concerns, rotational restrictions, the possible need for herbicide‐tolerant crops, and the development of weed populations resistant to glyphosate. Pest management requirements should be considered during cropping system design and establishment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».