Weed Competition in a Mature Matted Row Strawberry Planting
Notice bibliographique
Résumé
Various levels of weed competition were implemented in a second-year well-established strawberry ( Fragaria × ananassa `Jewel') planting by cultivating and hand weed removal for defined periods of time over 3 years. The impact of weeds on subsequent productivity was then determined. Sixteen treatments were established where weeds were allowed to grow for defined periods (0, 1, 2, 3, 4, or 5 months) throughout the growing season. Treatments were maintained in the plots for 3 consecutive years. Spring weed biomass in 1997 had no impact on yield that same year. Weed biomass in 1997 was negatively associated with yield in 1998, although the trend was nonsignificant. However, several individual contrasts were significant. For example, the weed-free control treatment had the highest average yield, while season-long weed competition reduced yield by 14%. The inverse relationship between weed biomass and fruit yield became significant in 1999. For every 100 g·m -2 increase in weed biomass in 1998, fruit yield was reduced by 6% in 1999. Season-long uncontrolled weed growth reduced productivity by 51%. However, several plots with a limited amount of weed competition had higher yields than the continuously weeded control. These data indicate that yields from a well-established strawberry planting may not be vulnerable to a limited amount of weed competition for at least 2 years. Furthermore, data suggest that hand weeding and cultivation on a monthly basis for multiple years may be damaging as well. Growers should direct a majority of their efforts and resources toward controlling weeds in the planting year. Once the planting is well-established, growers may limit the number of times they hand weed to two or three per season.
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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 | 0,001 |
| 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 ».