Do Cultivar and Burning Affect Forage Yield and Incidence of Verticillium Wilt or Insect Pests in Alfalfa Stands?
Notice bibliographique
Résumé
Alfalfa (Medicago sativa L.) is one of the most important forage crops in Canada and many parts of the world. Two experiments were conducted over a 13‐yr period (1989–2002) in Lethbridge, Alberta, Canada with five alfalfa cultivars. In the first experiment, ‘Barrier’ and ‘Pacer’ were given three burn treatments (no burn, burn every year, and burn in alternate years) while in the second experiment four cultivars ‘Barrier’, ‘Heinrichs’, ‘Trumpetor’, and ‘Legend’ were given burn or no burn treatments to determine the impact of burning of crop residues on forage yield, incidence of verticillium wilt, and insect pest abundance. Burning did not affect forage yield or incidence of verticillium wilt of alfalfa. Barrier had the highest yield and lowest disease incidence. Burning had a significant albeit variable impact on abundance of alfalfa plant bugs, lygus bugs, aphids, and leafhoppers but not on abundance of alfalfa weevil. The lack of effectiveness of the burning treatments on forage yield and adverse environmental consequences of burning such as air pollution, hazardous loss of visibility during burning operations, and loss of crop cover suggest that burning should not be used as a production strategy for this widely grown crop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».