Herbicide‐resistant weed management: focus on glyphosate
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Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on proactive and reactive management of glyphosate-resistant (GR) weeds. Glyphosate resistance in weeds has evolved under recurrent glyphosate usage, with little or no diversity in weed management practices. The main herbicide strategy for proactively or reactively managing GR weeds is to supplement glyphosate with herbicides of alternative modes of action and with soil-residual activity. These herbicides can be applied in sequences or mixtures. Proactive or reactive GR weed management can be aided by crop cultivars with alternative single or stacked herbicide-resistance traits, which will become increasingly available to growers in the future. Many growers with GR weeds continue to use glyphosate because of its economical broad-spectrum weed control. Government farm policies, pesticide regulatory policies and industry actions should encourage growers to adopt a more proactive approach to GR weed management by providing the best information and training on management practices, information on the benefits of proactive management and voluntary incentives, as appropriate. Results from recent surveys in the United States indicate that such a change in grower attitudes may be occurring because of enhanced awareness of the benefits of proactive management and the relative cost of the reactive management of GR weeds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle