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Enregistrement W2071863768 · doi:10.7202/706072ar

Integrated weed management strategies for delaying herbicide resistance in wild oats

2005· article· en· W2071863768 sur OpenAlexaffvenueabout
D. C. Thill, John T. O’Donovan, C.A. Mallory-Smith

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvena fatuaHerbicide resistanceWeed controlWeedAgronomyBiologyResistance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herbicide-resistant biotypes of wild oats (Avena fatua) infest most major cereal producing regions in the western United States and Canada. This paper reviews potential integrated weed management strategies that can be used to prevent or delay selection of herbicide-resistant wild oats plants. An integrated wild oats management strategy to delay or prevent the development of herbicide resistance should be based on preventing the movement of wild oats seed into the soil. Two ways to achieve this are by preventing the immigration of seed into the field from external sources, and by reducing or eliminating seed production by wild oats already in the field. It is becoming increasingly clear that reliance on continuous herbicide useas the sole means of weed control will fail to eliminate wild oats and other weed seed from the soil seedbank. On the contrary, evidence is mounting that this practice will select for biotypes that are resistant to the herbicides used, especially where herbicides of the same mode of action are used continuously. It is essential, therefore, that herbicides be considered as just one component of an overall integrated System together with cultural control and other management strategies, and that agronomic principles be considered when developing this System.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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