Nitrogen management will influence threshold values of green foxtail (<i>Setaria viridis</i>) in corn
Notice bibliographique
Résumé
Environmental legislation may impose limitations on the quantity of nitrogen (N) used in corn production on the basis of soil type and ground water flow. If N rates are reduced, this might influence the relative competitiveness of weed species. Therefore, the objectives of this research were to develop a surface response model to provide estimations of the effect of differing N rates on threshold values of green foxtail in corn and to use this model as a theoretical framework for hypothesis testing. Field experiments were conducted from 1999 to 2001 to examine the interaction of N rate and green foxtail density on corn grain yield. The experiment was designed as a two-factor factorial with N levels ranging from 0 to 200 kg N ha−1and targeted green foxtail densities ranging from 0 to 300 green foxtail plants m−2. The addition of up to 200 kg N ha−1increased corn grain yield in both weed-free and weedy treatments. Corn yield loss attributed to green foxtail ranged from 35 to 40% at 0 kg N ha−1to 12 to 17% at 200 kg N ha−1. Ridge analysis of the response surfaces indicated that optimal corn grain yield could be achieved at derived values of 131 to 138 kg N ha−1while maintaining a green foxtail density of 8 to 9 green foxtail plants m−2on a sandy soil with less than 2% organic matter. The analyses of simulation results led to the generation of hypotheses of practical relevance to N management. On the basis of the generated hypotheses, a legislated reduction in N or an increase in the cost of N fertilizer would result in a lower threshold value for green foxtail in corn. If legislation were to ban the use of all herbicides in corn production, higher N rates or an increase in mechanical weed control measures would be required to offset yield losses caused by green foxtail. The human health and environmental consequences of such legislation would be significant.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».