Monitoring corn and soybean agroecosystems after establishing no-tillage practices in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 |
| 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 ».