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Enregistrement W2146311803 · doi:10.4141/cjps10127

The interaction of annual weed and white mold management systems for dry bean production in Canada

2011· article· en· W2146311803 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gerard Martin Pynenburg, Peter H. Sikkema, Darren E. Robinson, Chris L. Gillard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSyngenta Canada
Mots-clésWhite (mutation)Weed controlDry beanWeedProduction (economics)AgronomyMoldBiologyAgroforestryBotanyCultivarEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pynenburg, G. M., Sikkema, P. H., Robinson, D. E. and Gillard, C. L. 2011. The interaction of annual weed and white mold management systems for dry bean production in Canada. Can. J. Plant Sci. 91: 587–598. Annual weeds and white mold (Sclerotinia sclerotiorum) are serious pests in dry bean, and can cause substantial yield losses. The proper management of these pests is essential for profitable production. A 2-yr study conducted at three field locations in Ontario examined the effects of two pre-plant incorporated herbicide programs on weed management and three foliar fungicides on white mold development. In addition, thiamethoxam was evaluated for its ability to alleviate stress caused by annual weeds and white mold. Interactions among disease severity, weed control, agronomics and economic returns were examined. Thiamethoxam seed treatment had inconsistent benefits with respect to plant emergence and vigour, harvested weight, seed weight and economic returns. There were no benefits for the other paramet...

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,155 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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