Effect of Seeding Rate and Weed Control on Glyphosate-Resistant Alfalfa Establishment
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of glyphosate-resistant (GR) alfalfa offers a new weed management system for alfalfa establishment; however, alfalfa seeding rates are based on conventional cultivars. Determining optimum seeding rates allows forage producers to maximize yield, quality, and profitability with GR alfalfa. Field experiments were established in 2005 and 2006 to determine the effect of seeding rate and weed control on GR alfalfa yield, forage quality, and persistence up to 3 yr after establishment. Seeding rates of 4.5, 9.0, and 18 kg ha −1 were evaluated. Weed control methods during the seeding year included no herbicide, glyphosate applied once before the first harvest, and glyphosate applied once before the first harvest and then 7 to 10 d following subsequent harvests. Alfalfa yield was greater at higher seeding rates and when weeds were removed with glyphosate. Season forage yields were the greatest with the 18 kg ha −1 seeding rate and where no herbicide was applied. Weed biomass often was lower at the higher seeding rates and was 91 to 98% lower in the glyphosate treatments compared to the nontreated. Forage quality was not affected by seeding rate but varied by herbicide treatment depending on establishment year. Plant density increased with seeding rate and treatment effects persisted for three growing seasons. Herbicide treatment did not affect stand density as greatly as seeding rate and did not influence stand longevity.
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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 | 0,000 | 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 ».