Environmental Impact of Glyphosate-Resistant Weeds in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate-resistant (GR) giant ragweed, horseweed, and common ragweed were confirmed in southwestern Ontario, Canada in 2008, 2010, and 2011, respectively. In the western prairie provinces of Alberta and Saskatchewan, GR (plus acetolactate synthase inhibitor-resistant) kochia was discovered in 2011. This symposium paper estimates the environmental impact (EI) of the top herbicide treatments or programs used to manage these GR weed species in the major field crops grown in each region. For each herbicide treatment, EI (per ha basis) was calculated as the environmental impact quotient (EIQ), which quantifies the relative potential risk of pesticide active ingredients on human and ecological health based on risk components to farm workers, consumers, and the environment, multiplied by the application rate (kg ai ha−1). Total EI is defined as EI (per ha basis) multiplied by the application area (i.e., land area affected by a GR weed). It was assumed that all herbicide treatments would supplement the continued usage of glyphosate because of its broad spectrum weed control. For the control of these GR weeds, most treatments contain auxinic or protoporphyrinogen oxidase (PPO)-inhibiting herbicides. The majority of auxinic herbicide treatments result in low (EI ≤ 10) to moderate (11 to 20) EI, whereas all treatments of PPO inhibitors have low EI. Total EI of GR horseweed and kochia will generally be greater than that of giant or common ragweed because of rapid seed dispersal. For recommended herbicide treatments to control GR weeds (and herbicide-resistant weeds in general), EI data should be routinely included with cost and site of action in weed control extension publications and software, so that growers have the information needed to assess the EI of their actions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».