A holistic carrot production system for season-long weed management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weed management in carrot is challenging, given slow and inconsistent crop emergence and early-season growth and the lack of practical season-long management tools such as herbicides. We investigated holistic carrot production systems with a focus on minimizing inputs while optimizing resource use. In an overall sense, results of this work were consistent between years, and stark. The choice of carrot variety had a moderate influence on carrot foliar canopy development and, subsequently, weed density. For example, ‘Cupar’ carrot formed a complete crop canopy sooner than the other dicer-type ‘Canada’ variety. Likely as a result, density of weed species such as spotted ladysthumb and common lambsquarters was less where ‘Cupar’ was grown compared with where ‘Canada’ was grown. Gibberellic acid as a foliar application was not successful in these studies and, in a few cases, may have even increased weed-seed germination and establishment. Adding two carrot rows to the current regional industry-standard three-row bed system not only enhanced competitiveness with weeds but also improved carrot yield without additional fertilizer, water, or pest management inputs. By far, though, the most successful strategy to reduce weed density while maintaining or improving carrot yield was to delay seeding by 17 to 19 d. We anticipate more holistic production system research that integrates low-input alternatives in other crops as herbicide-resistant weeds proliferate while few new herbicides are developed. As was demonstrated in this research, such novel approaches can be successful without adding significant economic burden to the farmer or increasing risk of crop failure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».