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Enregistrement W2211396200

Weed Control by Herbicides and Fertilizers Applied Separately or Combined on Kentucky Bluegrass Lawn

2007· article· en· W2211396200 sur OpenAlexaboutno aff
Deying Li, Kirk Howatt

Notice bibliographique

RevueWeed & Turfgrass Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeed controlWeedAgronomyDandelionLawnCirsium arvenseDicambaFertilizerTaraxacum officinaleBromoxynilBiologyEnvironmental scienceBotanyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating herbicides application into fertilization has several benefits including saving time and reducing traffics on the lawn. Premixed products of fertilizers and herbicides are commonly known as Weed & Feed in the lawn-care industry. To compare Weed & Feed with separate applications of fertilizers and herbicides on a Kentucky bluegrass (Poa pratensis L.) lawn, a Weed & Feed 28-3-3, containing 0.64% 2,4-D, 0.31% MCPP, and 0.03% dicamba of active ingredients, was used in this study. The first application was in May, with the second in June or Sept. Herbicides in forms of 2,4-D (LV-4, 4EC), MCPP (4EC), and dicamba (Clarity, 4EC) were applied at rates equal to the amounts in Weed & Feed or at half of the rates. The dominant weed in both locations was common dandelion (Taraxacum officinale Weber.) in 2005 and 2004. A secondary weed was Canada thistle (Cirsium arvense (L.) Scop.) in 2004 and broadleaf plantain (Plantago major L.) in 2005. When applied in May and June, fertilizer plus full rate of herbicides treatment achieved 112.3 and 83.7 days of acceptable turf quality in 2004 and 2005, respectively. During the same period, Weed & Feed resulted in 58.7 and 24.3 days of acceptable turf quality, respectively. Our study showed that Weed & Feed was generally as effective in weed control as the same amount of fertilizer plus half rates of herbicides sprayed although results may vary due to the timing of application. Fertilizer plus full rates of herbicides provided the same or better results of weed control than Weed & Feed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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