Assessment of crop and weed management strategies prior to introduction of auxin-resistant crops in Brazil
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 A stakeholder survey was conducted from April through June of 2018 to understand stakeholders’ perceptions and challenges about cropping systems and weed management in Brazil. The dominant crops managed by survey respondents were soybean (73%) and corn (66%). Approximately 75% of survey respondents have grown or managed annual cropping systems with two to three crops per year cultivated in succession. Eighteen percent of respondents manage only irrigated cropping systems, and over 60% of respondents adopt no-till as a standard practice. According to respondents, the top five troublesome weed species in Brazilian cropping systems are horseweed (asthmaweed, Canadian horseweed, and tall fleabane), sourgrass, morningglory, goosegrass, and dayflower (Asiatic dayflower and Benghal dayflower). Among the nine species documented to have evolved resistance to glyphosate in Brazil, horseweed and sourgrass were reported as the most concerning weeds. Other than glyphosate, 31% and 78% of respondents, respectively, manage weeds resistant to acetyl-CoA carboxylase (ACCase) inhibitors and/or acetolactate synthase (ALS) inhibitors. Besides herbicides, 45% of respondents use mechanical, and 75% use cultural (e.g., no-till, crop rotation/succession) weed control strategies. Sixty-one percent of survey respondents adopt cover crops to some extent to suppress weeds and improve soil chemical and physical properties. Nearly 60% of survey respondents intend to adopt the crops that are resistant to dicamba or 2,4-D when available. Results may help practitioners, academics, industry, and policy makers to better understand the bad and the good of current cropping systems and weed management practices adopted in Brazil, and to adjust research, education, technologies priorities, and needs moving forward.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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