Does yield loss due to weed competition differ between organic and conventional cropping systems?
Notice bibliographique
Résumé
Summary High weed abundance in organic crops is thought to be a key factor contributing to the greater yield loss in organic as compared with conventional cropping systems. However, even with greater weed densities than conventional systems, some organic systems have yields comparable to conventional systems, suggesting that cropping systems might differ in yield loss due to weed competition. The diversity in soil nutrient resources due to diversity in crop rotations and variable inputs might enhance crop tolerance to weed competition. We assessed the long‐term effects of contrasting levels of crop rotations (low, medium and high diversity) on weed density, weed biomass and wheat yield loss in organic and no‐till conventional cropping systems using a microplot study within a long‐term cropping systems trial at Scott, Saskatchewan, Canada. Weed density and biomass were found to be four times higher in the organic systems than in the conventional systems. Under standard weed management practices, organic had 44% lower yield than the conventional system. Lower yields in organic, even without weed competition, suggest that the lower yields are due to low soil productivity rather than weed competition. No differences in yield loss were observed among the organic and conventional systems or among the diverse crop rotations. We conclude that the organic management practices and/or increased crop rotation diversity did not enhance yield or reduce yield loss due to weed competition, due to the factors associated with lower soil fertility.
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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 | 0,001 | 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 ».