Nitrogen Fertilizer Rate Effects on Weed Competitiveness is Species Dependent
Notice bibliographique
Résumé
Information on nitrogen fertilizer effects on crop–weed competitive interactions might aid in developing improved weed management programs. A controlled environment study was conducted to examine the effect of three N rates on the competitive ability of four weed species grown with wheat. The four weed species were chosen to represent species that varied in their growth responsiveness to nitrogen (N): Persian darnel (low), Russian thistle (low), redroot pigweed (high), and wild oat (high). Wheat and each weed species were grown in a replacement series design at N rates of 60, 120, and 240 mg N kg−1soil. The competitive ability of the low N-responsive species, Persian darnel and Russian thistle, was not influenced by N rate, supporting our hypothesis that N rate would have little effect on the competitiveness of species responding minimally to N. Conversely, the competitiveness of the high N-responsive species redroot pigweed progressively improved as N rate increased. However, wild oat competitiveness was unaffected by N fertilizer rate. There is some evidence from this study to suggest that fertilizer management strategies that favor crops over weeds deserve greater attention when weed infestations consist of species known to be highly responsive to higher soil N levels. Information gained in this study will be used to advise farmers of the importance of strategic fertilizer management in terms of both weed management and crop yield.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».