Timing Potato Cultivation Using The Weedcast Model
Notice bibliographique
Résumé
A weed emergence prediction model, WeedCast, was used as a decision aid to schedule potato cultivation with and without herbicides at Wooster, OH, USA; Charlottetown, PE, Canada; and Fargo, ND, USA, from 2001 to 2003. Studies were laid out in a split-plot design with herbicides (±) forming the main plots and cultivation timing as subplots. Cultivation was done at 15, 30, or 60% of predicted weed emergence. Subplots were either left unsprayed or treated with metolachlor + metribuzin at 1.68 + 0.5 kg ai ha −1 and only cultivated at predetermined timing. Cultivation timing was based on predicted emergence of common lambsquarters at Wooster and Charlottetown, whereas eastern black nightshade was the indicator weed at Fargo. Weed control for the different cultivation timings varied among sites and years and was consistently better in plots where herbicides were followed by cultivation. Cultivation alone resulted in poor weed control and significantly reduced potato tuber yield compared with those in plots where weed control also included herbicides. Use of herbicides followed by cultivation and hilling increased tuber yield by 4.6, 4.3, and 8.7 t ha −1 , when cultivations were done at 15, 30, and 60% of predicted weed emergence, respectively, and 12.2 t ha −1 for hilled-only plots. The average potato yield increase at Charlottetown was 9.7, 5.9, 6.9, and 7.4 t ha −1 for hilled-only plots and for hilled after cultivations at 15, 30, and 60% of predicted weed emergence with herbicides, respectively. There was no apparent pattern for treatment effects at Fargo, and the potato tuber yields were greatly reduced mainly because of excessive precipitation during potato establishment. Use of WeedCast as a decision-aid tool could be an asset in determining when to do the first and subsequent cultivations. It may work best for growers who use cultivations in potato to remove weeds that were not controlled by herbicides.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».