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Enregistrement W2789806636 · doi:10.1017/wet.2017.116

Potential Yield Loss in Dry Bean Crops Due to Weeds in the United States and Canada

2018· article· en· W2789806636 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry beanYield (engineering)WeedWeed controlAgronomyCropDry weightCensusGeographyBiologyCultivarPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earlier reports have summarized crop yield losses throughout various North American regions if weeds were left uncontrolled. Offered here is a report from the current WSSA Weed Loss Committee on potential yield losses due to weeds based on data collected from various regions of the United States and Canada. Dry bean yield loss estimates were made by comparing dry bean yield in the weedy control with plots that had >95% weed control from research studies conducted in dry bean growing regions of the United States and Canada over a 10-year period (2007 to 2016). Results from these field studies showed that dry bean growers in Idaho, Michigan, Montana, Nebraska, North Dakota, South Dakota, Wyoming, Ontario, and Manitoba would potentially lose an average of 50%, 31%, 36%, 59%, 94%, 31%, 71%, 56%, and 71% of their dry bean yield, respectively. This equates to a monetary loss of US $36, 40, 6, 56, 421, 2, 18, 44, and 44 million, respectively, if the best agronomic practices are used without any weed management tactics. Based on 2016 census data, at an average yield loss of 71.4% for North America due to uncontrolled weeds, dry bean production in the United States and Canada would be reduced by 941,000,000 and 184,000,000 kg, valued at approximately US $622 and US $100 million, respectively. This study documents the dramatic yield and monetary losses in dry beans due to weed interference and the importance of continued funding for weed management research to minimize dry bean yield losses.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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