Models of interference in monocultures and mixtures of wheat (Triticum aestivum L.) and quackgrass (Elytrigia repens (L.) Nevski.).
Notice bibliographique
Résumé
Quackgrass is the most serious perennial grassy weed of wheat in Manitoba. Field experiments and surveys investigating the nature and extent of interference in monocultures and mixtures of quackgrass and wheat were conducted over the years 1987 to 1989 at Portage La Prairie, Manitoba, Canada. Intraspecific and interspecific interference between spring wheat and quackgrass was investigated in the field using an additive series design consisting of five replacement series proportions at total stand densities of 75, 150, and 300 plants sqM. A revised synthetic no-interaction analysis determined that wheat was superior to quackgrass in both intraspecific and interpecific interference and that niche dedifferentiation was large. Quackgrass reproductive variable were less sensitive to interspecific interference than were vegetative variables. Surveys of commercial fields of spring wheat infested with quackgrass were conducted using a dynamic stratified random sampling design in which systematic samples were taken at approximately 30, 60 and 93 days after planting. Wheat yield loss, as a percentage of weed-free yield, (Yw%) was related to spring quackgrass shoot counts/m-2 (Qs) by a rectangular hyperbolic model of the form Yw% = 98.7(1-0.433(Qs)/100(1+(0.433(Qs)/193.7))). Wheat kernel weight was the wheat yield component most influenced by quackgrass infestation. In quackgrass populations the majority of new rhizome production occurred during wheat senescence and biomass partitioning to heads increased as quackgrass infestation increased. Allometric models of the relationship between quackgrass parts were site specific and generally became more accurate the later the sampling date. A set of models relating spring quackgrass infestation to yield losses in hard red spring wheat, flax, and polish canola were combined with allometric models in a multi-year spreadsheet (Lotus 1-2-3, v 3.1) model. Simulations run using the multi-year model demonstrated the potential of a spreadsheet model of assisting in weed control decisions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».