Phytosociology and Behavior of Weeds in Maize as Influenced by Spatial Arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Using the right spatial arrangement is a sustainable way to prevent or at least delay the emergence of weeds in the crop production. This study evaluated the influence of row spacing and plant density of maize on weed control based on the phytosociological survey. It was conducted on an Oxisol textured medium in a 400 m2 area under semiarid conditions. The hybrid maize 30F53YH was managed under a no-till cropping system with three types of row spacing (0.35 m, 0.50 m, and 0.70 m) and three plant densities (5.0 plants m-2, 6.5 plants m-2, and 8.0 plants m-2). The experimental design was randomized complete blocks with four replications in a factorial arrangement 3 × 3. The phytosociological survey of the weeds was randomly performed four times in each subplot, using the inventory square (0.5 m × 0.5 m). The collected data were analyzed using the R statistical program. Among the specimen’s families identified on the field, three of them need to be highlighted due to its high values of density, frequency, and dominance. These families were Fabaceae, Poaceae, and Amaranthaceae. Also, it was identified that the Leucaena leucocephala species may be classified as a weed, as it acted as an invasive species on maize. The weed control was greatly influenced by the interaction of both parameters rather than only row spacing or the plant density factor. The results showed that the reduced spacing and high crop population decreased the presence of weeds in the maize crop.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».