Potential yield loss in sugar beet due to weed interference in the United States and Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this WSSA Weed Loss Committee report is to provide quantitative data on the potential yield loss in sugar beet due to weed interference from the major sugar beet growing areas of the United States and Canada. Researchers and extension specialists who conducted research on weed control in sugar beet in the United States and Canada provided quantitative data on sugar beet yield loss due to weed interference in their regions. Specifically, data were requested from weed control studies in sugar beet from up to 10 individual studies per calendar year over a 15-yr period between 2002 and 2017. Data collected indicated that if weeds are left uncontrolled under optimal agronomic practices, growers in Idaho, Michigan, Minnesota, Montana, Nebraska, North Dakota, Ontario, Oregon, and Wyoming would potentially lose an average of 79%, 61%, 66%, 68%, 63%, 75%, 83%, 78%, and 77% of the sugar beet yield. The corresponding monetary loss would be approximately US$234, US$122, US$369, US$43, US$40, US$211, US$12, US$14, and US$32 million, respectively. The average yield loss due to weed interference for the primary sugar beet growing areas of North America was estimated to be 70%. Thus, if weeds are not controlled, growers in the United States would lose approximately 22.4 million tonnes of sugar beet yield valued at approximately US$1.25 billion, and growers in Canada would lose approximately 0.5 million tonnes of sugar beet yield valued at approximately US$25 million. The high return on investment in weed management highlights the importance of continued weed science research for sustaining high crop yield and profitability of sugar beet production in North America.
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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 | 0,001 |
| 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 découle