Strategies to control Canada thistle (<i>Cirsium arvense</i>) under organic farming conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three strategies for controllingCirsium arvenseincluding (i) repeated stubble tillage with subsequent forage crop cultivation, (ii) repeated mowing of a ryegrass–clover ley and (iii) forage crop cultivation following a ryegrass–clover ley ploughed in May/June were investigated in field experiments over 3 years at the Experimental Farm for Organic Agriculture ‘Wiesengut’ in North-Rhine Westphalia, Germany. The development ofC. arvense(shoot density, shoot size and ground cover) was regularly assessed on fixed standardized subplots. In the medium-term (9 months), repeated stubble tillage (i) decreased shoot density and regrowth capacity ofC. arvensemore effectively than a mowed ryegrass–clover ley (ii and iii). However, after 22 months, strategies (i) and (ii) resulted in a similar strong reduction ofC. arvenseshoot density of 95 and 97%, respectively. At this time, the efficacy of strategy (iii) (89%) was not significantly different to that of strategies (i) and (ii). After 26 months, the effect of all strategies was still apparent; however, the efficacy of strategy (iii) was significantly lower than that of strategy (ii). Generally, the different strategies showed only minor differences, thus delivering options for optimal strategies of thistle control under given specific conditions of sites and cropping systems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».