Weed Suppression by Annual Legume Cover Crops in No‐Tillage Corn
Notice bibliographique
Résumé
Cover crops often reduce density and biomass of annual weeds in no‐till cropping systems. However, cover crops that over‐winter also have the potential to reduce crop yield. Currently, there is an interest in annual medics (Medicago spp.) and other annual legumes that winter‐kill for use as cover crops in midwestern grain cropping systems. A 2‐yr study was conducted at East Lansing and the Kellogg Biological Station, Michigan, to investigate the influence of annual legume cover crops on weed populations. Two annual medic species [burr medic (M. polymorpha cv. Santiago) and barrel medic (M. truncatula Gaertn. cv. Mogul)], berseem clover (Trifolium alexandrinum L. cv. Bigbee), and medium red clover (Trifolium pratense L.) were no‐till seeded as cover crops into winter wheat (Triticum aestivum L.) stubble in a winter wheat/corn (Zea mays L.) rotation system. Density of winter annual weeds were between 41 and 78% lower following most cover crops when compared with no cover control in 2 out of 4 site years, while dry weight was between 26 and 80% lower in all 4 site years. Impact of cover crops on the density of summer annual weeds was infrequent; however, weed dry weights were reduced by 70% in 1995 following burr medic and barrel medic. Dry weight of perennial weeds before corn planting were 35 to 75% lower following annual legumes compared with the control, while weed density was not affected. This study indicated a potential for annual legumes to reduce weed density and growth in no‐till corn grain systems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».