Impact of common ragweed (<i>Ambrosia artemisiifolia</i>) aggregation on economic thresholds in soybean
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One approach to site-specific weed control is to map weeds within a field and then divide the field area into smaller grid units. The decision to apply a herbicide to individual grid units, or decision units, is made by using yield loss models to establish an economic threshold level. However, decision units often contain weed populations with aggregated distributions. Many yield loss models have not considered this because experiments dealing with weed–crop competition typically assume uniform weed distributions. Therefore, these models may overestimate yield losses. Field experiments conducted in 1999 and 2000 compared the effects of common ragweed having a uniform distribution vs. an aggregated distribution on soybean seed yield, moisture content, and dockage. Field experiment data were used to calculate and compare economic thresholds for both distributions. Economic thresholds that considered drying costs and dockage also were compared. There was no significant difference in I parameters (yield loss as density approaches zero) between the two ragweed distributions in either year. Seed moisture content and dockage increased with increasing common ragweed densities, but increases were not significant at the break-even yield loss level. Economic threshold values were similar for both distributions with differences between aggregated and uniform of 0.14 and 0.01 plants m −2 in 1999 and 2000, respectively. The economic threshold values were reduced by 0.01 to 0.06 plants m −2 when drying costs and dockage were considered.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle