Canada Thistle (<i>Cirsium arvense</i>) and Pasture Forage Responses to Wiping with Various Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Weed-wipers may provide effective weed control while minimizing the application of herbicide to nontarget species in rangeland and pasture. To date, few herbicides are recommended for use in weed wiping systems. We assessed Canada thistle and non–Canada thistle herbage responses in two experiments in pastures, the first examining wiped glyphosate, the second comparing glyphosate with three broadleaf herbicides at cost-equivalent concentrations [on a volume to volume (v/v) dilution basis]. In both studies, wiping with a glyphosate solution (33% v/v, equivalent to a one to two dilution ratio of herbicide to water) resulted in lower Canada thistle density and biomass than check plots, with control lasting up to 2 yr. However, significant reductions in grass biomass also occurred and were associated with an increase in the abundance of weedy annual forbs. In contrast, wiping with a concentrated solution of clopyralid (2% v/v), picloram plus 2,4-D (20% v/ v), or 2,4-D plus mecoprop plus dicamba (24% v/v), resulted in similar levels of Canada thistle control but no reduction in grass biomass. Despite direct application of herbicides to tall weeds, clover species in mixed stands were injured. In grass-dominated pastures, wiping with broadleaf herbicides was superior to nonselective glyphosate because the former more effectively balanced Canada thistle control with the retention of grass production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».