Why Early Season Weed Control Is Important in Maize
Notice bibliographique
Résumé
Control of early-emerging weeds is essential to protect the yield potential of maize. An understanding of the physiological changes that occur as a result of weed interference is required to address variability in yield loss across sites and years. Field trials were conducted at the University of Guelph (UG), the Ohio State University (OSU), and Colorado State University (CSU) during 2009 and 2010. There were six treatments (season-long weedy and weed-free, and weed control at the 1st-, 3rd-, 5th-, and 10th-leaf-tip stages of maize development) and 20 individual plants per plot were harvested at maturity. We hypothesized that, as weed control was delayed, weed interference in the early stages of maize development would increase plant-to-plant variability in plant dry-matter accumulation, which would result in a reduction of grain yield at maturity. The onset of the critical period for weed control (CPWC) occurred on average between the third and fifth leaf tip stages of development (i.e., V1 to V3, respectively). Rate of yield loss following the onset of the CPWC ranged from 0.05 MG ha−1d−1at UG 2009 to 0.22 MG ha−1d−1at CSU 2010 (i.e., 0.5 and 1.6% d−1, respectively). On average, reductions in kernel number per plant accounted for approximately 65% of the decline in grain yield as weed control was delayed. Biomass partitioning to the grain was stable through early weed removal treatments, increased and peaked at the 10th-leaf-tip time of control, and decreased in the season-long weedy treatment. Plant-to-plant variability in dry matter at maturity and incidence of bareness increased as weed control was delayed. As weed control was delayed, the contribution of plant-to-plant variability at maturity to the overall yield loss was small, relative to the decline of mean plant dry matter.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».