MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2080213318 · doi:10.4141/cjps06023

Monitoring corn and soybean agroecosystems after establishing no-tillage practices in Québec, Canada

2007· article· en· W2080213318 sur OpenAlexafffundvenueabout
Joann K. Whalen, Shiv O. Prasher, Hicham Benslim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésAgronomyBiologySilageTillageAgroecosystemWeedCropCrop rotationCover cropWeed controlConventional tillageCrop yieldAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conversion to no-tillage (NT) may seem risky to some producers who rely on tillage to control weeds, some insect pests and disease-causing pathogens that can reduce crop yield. Weeds, arthropods, and disease incidence were monitored in silage corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max L. Merr.) agroecosystems with CT and newly established NT plots in Ste-Anne-de-Bellevue, Québec. During the first 2 establishment years, there were more annual grass and fewer annual broadleaf weeds in NT than in CT plots, but the surface area covered by weeds (broadleaf,grasses and perennials) was greater in CT than NT plots. Foliar arthropods were more numerous in soybean than corn plots in both years, but were unaffected by tillage. There were more ground-dwelling generalist predators, especially Coleoptera and Carabidae, in CT than NT plots, while spiders and harvestmen (Araneae and Opiliones) were dominant in NT plots. Crop damage from insect pests and diseases was below economic thresholds, but 5 yr of yield monitoring (2000–2004) revealed a trend of greater silage corn and soybean yields in CT than NT plots. The reduction in crop yield after establishing NT practices at this site was probably due to rooting constraints from inadequate seedbed preparation in the NT system, rather than from weed competition, insect damage or crop diseases. Key words: Arthropods, crop disease, silage corn, soybean, tillage, weed control

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetWeed Control and Herbicide ApplicationsTravaux en français237 207