Impact of Indian mustard growth and incorporation on annual weed population dynamics and communities
Notice bibliographique
Résumé
Summary Biofumigation from Brassica cover crops may be used to control soilborne pests and weeds. A study was conducted to understand the influence of biofumigation on key processes of annual weed population dynamics. Five combinations of Indian mustard (M) and oat (O) cover crop treatments were assessed in a 3 year field study at two locations in Québec, Canada. Treatments included four spring/fall cover crop combinations (M/M, M/O, O/M, O/O) and a weedy check control with no cover crop. Prior to mowing and incorporation of cover crops, weed identification, count and biomass measurements were recorded to evaluate the total weed density, to calculate the relative neighbour effect ( RNE ) and weed diversity metrics and to perform principal co‐ordinates analyses. Indian mustard cover crops had no impact on weed establishment in 2014 due to low biofumigant potential compared to the oat cover crop. In 2015 and 2016, Indian mustard isothiocyanate ( ITC ) production increased and weed establishment within the Indian mustard cover crop decreased. Moreover, post‐cover crop incorporation decreased the next year spring weed emergence. Allelopathic interference of Indian mustard was significant when plant tissues produced more than 600 μg of allyl‐ ITC g −1 . It is now possible to rationalise the use of Brassica cover crops and biofumigation for weed control with an enhanced understanding of the impact of biofumigation on key processes of weed population dynamics.
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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 ».