Commercial generations of <i>Brassica napus</i> cause greater yield loss in <i>Triticum aestivum</i>, than volunteer <i>B. napus</i> generations
Notice bibliographique
Résumé
Volunteer canola (Brassica napus L.) has become a common weed in producer fields, due to the large area cropped, and inherent harvest losses. Commonly grown B. napus varieties which segregate in subsequent generations to create volunteers with unknown competitive capabilities are developed by hybrid genetics. The objective of this study was to evaluate the effect of volunteer B. napus variety and generation on competition yield loss in hard red spring wheat (Triticum aestivum L.). Two hybrid and one open-pollinated B. napus varieties with three consecutive generations produced from each variety were grown at varying densities in a wheat stand over 5 site-years. Yield loss depended on the density of B. napus in relation to total plant density. Generational differences in B. napus seedlings resulted in differences in wheat yield losses. Brassica napus densities at maturity provided a more robust model of wheat yield loss, as there were differences in wheat yield losses due to the interaction of generation and variety of B. napus. Commercial seed generations were the most competitive plants, while volunteer generations were less competitive. The amount of yield loss caused by volunteer B. napus was highly variable. The availability of low-priced herbicides, and the competitive ability of volunteer B. napus may allow for economic thresholds concerning weed control to be surpassed at low densities of volunteer B. napus populations. Key words: Competition, hybrid, open-pollinated, volunteer weed, seedling mortality, mature density, seedling density, feral
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».