Risk Assessment of Weed Resistance in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural practices, other than herbicide use, can affect the rate of evolution of herbicide resistance in weeds. This study examined associations of farm management practices with the occurrence of herbicide (acetyl-CoA carboxylase or acetolactate synthase inhibitor)-resistant weeds, based upon a multi-year (2001 to 2003) random survey of 370 fields/growers from the Canadian Prairies. Herbicide-resistant weeds occurred in one-quarter of the surveyed fields. The primary herbicide-resistant weed species was wild oat, with lesser occurrence of green foxtail, kochia, common chickweed, spiny sowthistle, and redroot pigweed. The risk of weed resistance was greatest in fields with cereal-based rotations and least in fields with forage crops, fallow, or where three or more crop types were grown. Weed resistance risk also was greatest in conservation-tillage systems and particularly low soil disturbance no-tillage, possibly due to greater herbicide use or weed seed bank turnover. Large farms (> 400 ha) had a greater risk of weed resistance than smaller farms, although the reason for this association was unclear. The results of this study identify cropping system diversity as the foundation of proactive weed resistance 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».