Why Early Season Weed Control Is Important in Maize
Pourquoi ce travail est dans la base
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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 −1 d −1 at UG 2009 to 0.22 MG ha −1 d −1 at 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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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.
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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