Effects of a fall rye cover crop on weeds and productivity of <i>Phaseolus</i> beans
Notice bibliographique
Résumé
Fall-seeded rye (Secale cereale) is known to suppress weeds through physical and allelopathic properties. This study examined the effects of fall rye cover crops on weed and dry bean (Phaseolus vulgaris) productivity over four site–years in Manitoba. In addition to rye, we tested early versus late spring rye termination times as well as herbicide use in a factorial experiment with four replicates. In the absence of herbicides, rye reduced early-season broadleaf and grassy weed plant populations by 44%–72% and 43%–88%, respectively. Terminating rye at the four-leaf stage (∼1100 kg dry matter ha−1) provided the same level of weed suppression as termination at booting (∼3100 kg dry matter ha−1). Early rye termination increased bean plant populations (significant at three out of four sites), bean development (four out of four sites), bean biomass (two out of four sites), and bean yield (three out of four sites) compared with later termination. Lower bean yield with rye at one site–year was attributed to dry early season conditions, where rye reduced soil water content. While the rye cover crop provided multiple benefits to bean production, early termination resulted in the best agronomic outcome. Rye was beneficial to weed control even when herbicides were used.
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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) | 0,001 | 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 ».