Herbicide-resistant crops as weeds in North America.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growers have rapidly adopted transgenic herbicide-resistant (HR) crops, such as canola ( Brassica napus L.), soyabean [ Glycine max (L.) Merr.], maize ( Zea mays L.) and cotton ( Gossypium hirsutum L.), across North America (USA and Canada) since their commercial introduction in the 1990s. With their widespread cultivation, increasing attention is focused on management of HR volunteers in crops that follow in rotation. In this review, we describe the impact and management of HR crop volunteers in different agroecosystems in North America. The relative risks of planting HR crops and subsequent potential for volunteerism of these crops are assessed. HR volunteers are common weeds and the relative weediness depends on species, genotype, seed shatter prior to harvest and disbursement of seed at harvest, management practices, and environment. Chemical control options may be more limited if the crop volunteers are HR. There are generally no marked changes in volunteer weed problems associated with these crops, except in no-tillage systems when glyphosate (GLY) is used alone to control volunteers. The increasing use of GLY in North American cropping systems, spurred by increasing area and frequency in rotation of GLY - HR crops, may require increased alternative herbicide use or other novel tactics to control GLY-HR crop volunteers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 découle