MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2234264854 · doi:10.1614/ws-d-15-00076.1

Effect of Biennial Wormwood (<i>Artemisia biennis</i>) Interference on Sunflower Yield and Seed Quality

2015· article· en· W2234264854 sur OpenAlexaffabout
Derek W. Lewis, Andrea Cavalieri, Robert H. Gulden

Notice bibliographique

RevueWeed Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunflowerAcheneSeedlingWeedAgronomyCropBiologyYield (engineering)Horticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biennial wormwood has been increasing in Manitoba, Canada, but information is limited on the potential of biennial wormwood to reduce crop yields. Field experiments were conducted over 5 site-yr throughout southern Manitoba in 2010 and 2011 to determine the effect of biennial wormwood density and relative time of biennial wormwood seedling recruitment on sunflower growth, development, yield, and seed quality. Biennial wormwood was broadcast on the soil surface at six densities into sunflowers planted in 75-cm rows, either at the same time the sunflower crop was planted (early weed seedling recruitment) or when the sunflowers were at about the four-leaf stage (late weed seedling recruitment). When biennial wormwood emerged at about the same time as the sunflowers, yield was reduced by up to 46%. Early-recruiting biennial wormwood had minimal effect on sunflower growth and development, but sunflower achene size and individual achene weight were reduced, even when no effect on sunflower yield was observed. Biennial wormwood plants that recruited after the four-leaf stage of the sunflower crop had no effect on sunflower yield or seed quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWeed ScienceMême sujetSunflower and Safflower CultivationTravaux en français237 207