Agronomic and environmental factors influence weed composition and canola competitiveness in southern Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Canola yield in Manitoba has reached a plateau in recent years. The causes for this, as related to agronomic, environmental, weed interference and canola competitiveness factors, were identified using observational data from 31 canola fields in southern Manitoba in a 2-yr on-farm research study. Agronomic and environmental factors contributing to weed density and composition were determined with multivariate canonical correspondence analysis. Agronomic and environmental factors most influential on absolute and relative canola biomass were determined with multiple regression analysis. Most weeds were adaptable across a broad range of crop environments; however, some functional groups of weeds were either positively or negatively favored by specific environmental or agronomic conditions. Absolute canola biomass prior to bolting was greater as soil growing degree days (GDD) increased and canola was dense and seeded early. Lower weed density, increased soil GDD, and reduced surface soil moisture were significant factors contributing to higher relative canola biomass. Results from this study indicate that seeding canola early and at a rate sufficient to achieve a dense crop stand can increase canola competitiveness and reduce weed interference. Key words: Agronomy, canola, competitiveness, environment, weeds
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».