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Enregistrement W2036703321 · doi:10.4141/cjps09049

Pre-emergence mechanical weed control in field pea (<i>Pisum sativum</i> L.)

2010· article· en· W2036703321 sur OpenAlexvenueno aff
Eric N. Johnson, F.A. Holm

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedingTillageAgronomyField peaWeedWeed controlBiologyCropField experimentSativum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Producers who wish to adopt organic or pesticide-free crop production are seeking alternatives to herbicides. A field experiment was conducted at Scott, SK, from 1999 to 2001 to determine the combination of seeding date (early-May, mid-May, and late-May) and weed management system (shallow-seeded untreated, shallow-seeded with pre-emergence tillage, shallow-seeded herbicide, deep-seeded untreated, deep-seeded with pre-emergence tillage, and deep-seeded herbicide) that would optimize yield of field pea grown without the use of herbicides. The shallow and deep seeded pre-emergence tillage treatments were a 2.5-cm seeding depth followed by two sequential harrow passes and a 7.5-cm seeding depth followed by two sequential rod-weeder passes, respectively. None of the weed management systems had a significant effect on field pea density. The herbicide treatments were the only treatments that had a significant effect on weed density as the application timing was more synchronous with weed emergence than were the tillage treatments. The pre-emergence tillage treatments reduced weed biomass when seeding was delayed until mid-May following weed emergence. Deep seeding followed by pre-emergence rod-weeding was more efficacious in reducing weed fresh weight than shallow seeding followed by pre-emergence harrowing; however, they both provided similar yield responses at the mid-May seeding date. Delayed seeding until late May resulted in a 30 to 35% reduction in field pea yield compared with early or mid-May seeding, respectively. Early-seeded field peas followed by an in-crop herbicide application resulted in the highest field pea yields with the best seeding date by pre-emergence tillage combination achieving 81% of these yields. A strategy for field pea producers who choose not to use herbicides would be to delay seeding until some weeds emerge and seed at a 7.5-cm depth followed by two sequential rod-weeding passes prior to crop emergence. Key words: Field pea, seeding date, seed depth, pre-emergence tillage

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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