An Emergence Model for Wild Oat (<i>Avena fatua</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Wild oat is an economically important annual weed throughout small grain producing regions of the United States and Canada. Timely and more accurate control of wild oat may be developed if there is a better understanding of its emergence patterns. The objectives of this research were to evaluate the emergence pattern of wild oat and determine if emergence could be predicted using soil growing degree days (GDD) and/or hydrothermal time (HTT). Research plots were established at Crookston, MN, and Fargo, ND, in 2002 and 2003. On a weekly basis, naturally emerging seedlings were counted and removed from six 0.37-m 2 permanent quadrats randomly distributed in a wild oat–infested area. This process was repeated until no additional emergence was observed. Wild oat emergence began between May 1 and May 15 at both locations and in both years and continued for 4 to 6 wk. Base soil temperature and soil water potential associated with wild oat emergence were determined to be 1 C and −0.6 MPa, respectively. Seedling emergence was correlated with GDD and HTT but not calendar days (P = 0.15). A Weibull function was fitted to cumulative wild oat emergence and GDD and HTT. The models for GDD ( n = 22, r 2 = 0.93, root mean square error [RMSE] = 10.7) and HTT ( n = 22, r 2 = 0.92, RMSE = 11.2) closely fit observed emergence patterns. The latter model is the first to use HTT to predict wild oat emergence under field conditions. Both models can aid in the future study of wild oat emergence and assist growers and agricultural professionals with planning timely and more accurate wild oat control.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».