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Enregistrement W2129372257 · doi:10.1614/wt-d-11-00042.1

Evaluation of Tef as a Smother Crop during Transition to Organic Management

2012· article· en· W2129372257 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Wedryk, John Cardina

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOhio State University
Mots-clésThistleAgronomyWeedWeed controlBiomass (ecology)CropSowingBiologyShootCirsium arvenseOrganic farmingAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management of weeds is often a barrier to conversion from conventional to organic agriculture. Tef is a C 4 annual cereal that is valued for its small seeds, rapid establishment, and wide adaptation. The objective of this study was to evaluate tef as a smother crop for management of weeds during transition to organic production. Greenhouse and field trials were conducted in 2008 and 2009 to evaluate the growth of eight tef varieties and their effect on Canada thistle and annual weeds. In greenhouse studies, tef decreased the biomass of Canada thistle shoots and roots 44 to 74%, depending on variety. Emergence of Canada thistle shoots was affected by the planting depth of their roots. Tef variety Corvalis suppressed Canada thistle biomass and accumulated more biomass than most other tef varieties. In field studies, tef varieties suppressed annual weed biomass by 35 to 54% with varieties Corvalis, Dessie, and VA-T1 being least suppressive in 2008, but there were no differences between varieties in 2009. Canada thistle growth was suppressed an average of 73% by tef in 2008 and 37% in 2009, a year of cooler temperatures and unseasonal rainfall. Differences between varieties in suppressing Canada thistle and annual weeds were mostly inconsistent between years. However, tef variety Tiffany did consistently suppress biomass, height, and percentage cover of Canada thistle and other weeds in the field study in 2008 and 2009.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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