Crop and weed response to nutrient source, tillage and weed control method in a corn-soybean rotation
Notice bibliographique
Résumé
The integration of various sustainable management techniques in cropping systems can potentially reduce agro-environmental problems, but may warrant a new approach to weed management, due to changes in weed communities. A 3-yr experiment was conducted to determine the effects and interactions of tillage (moldboard plow or chisel plow), weed control method (chemical or mechanical), and nutrient source (mineral fertilizers or liquid hog manure supplemented with mineral fertilizers) on crops and weeds in a corn (Zea mays L.)–soybean (Glycine max (L.) Merr.) rotation on two soils (a Sainte-Rosalie clay and a Duravin clay loam, Orthic Gleysols), at Saint-Hyacinthe, Québec. In most cases, weed density and biomass were more important with mechanical than with chemical control. Nutrient source did not affect weed density, but weed biomass was higher in the manure than the mineral treatment in 1997. Weed populations on both soils were greater with chisel plow tillage combined with mechanical weed control. The presence of crop residues in chisel plow systems may have hindered the efficacy of mechanical weed control operations, particularly when corn was the previous crop. Soybean populations, mid-season biomass and yields were reduced in chisel plow compared with moldboard plow tillage. Corn populations and mid-season biomass were not affected by any of the factors, whereas corn yields showed variable responses over the years. Efficacy of mechanical weed control would need to be enhanced or complemented with other weed control methods, in order to reduce the risks of weed infestations and lower crop yields, particularly in conservation tillage systems. Liquid hog manure would have little effect on weed populations, but would need to be adequately balanced in order to ensure proper crop nutrition and optimum yields. Key words: Chisel plow tillage, mechanical weed control, liquid hog manure, conservation tillage
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».