Factors Affecting Weed Seed Devitalization with the Harrington Seed Destructor
Notice bibliographique
Résumé
The Harrington Seed Destructor (HSD), a novel weed control technology, has been highly effective in Australian cropping systems. To investigate its applicability to conditions in western Canada, stationary threshing was conducted to determine the impact of weed species, seed size, seed number, chaff load, and chaff type on efficacy of seed destruction. Control varied depending on species, with a range of 97.7% to 99.8%. Sieve-sized volunteer canola seed had a linear relationship of increasing control with increasing 1,000-seed weight. However, with greater than 98% control across all tested seed weights, it is unlikely that seed size alone will significantly influence control. Consistently high levels of control were observed at all tested seed densities (10 seeds to 1 million seeds). The response of weed seed control to chaff load was quadratic, but a narrow range of consistently high control (>97%) was again observed. Chaff type had a significant effect on weed seed control (98% to 98.6%); however, seed control values in canola chaff were likely confounded by a background presence of volunteer canola. Overall, the five parameters studied statistically influence control of weed seeds with the HSD. However, small differences between treatments are unlikely to affect the biological impact of the machine, which provides high levels of control for those weed seeds that can be introduced into the harvester.
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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 ».