Fallow management input strategies for weed management in <scp>Florida</scp> cabbage production
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fallow period weed management is an important Florida production consideration due to its duration and impact on the cash crop. Cover cropping is a valuable summer fallow period option for weed suppression. Sorghum-sudangrass is a commonly used, competitive, and allelopathic Florida summer cover crop. The effect of increased seeding rate, a herbicide application, and added fertilizer inputs during the fallow period on the cover crop, weed populations, and cabbage yield was explored and compared to nontreated and chemical fallow controls. RESULTS: Increased sorghum-sudangrass seeding rates had no effect on the resultant stand density or biomass compared to the standard seeding rate. Cover cropping did not consistently suppress purple nutsedge, Florida pusley, or wild radish and added fertilizer inputs produced variable results. S-metolachlor enhanced purple nutsedge suppression at low densities but did not improve grass, wild radish, and Florida pusley suppression. CONCLUSIONS: Increased fallow management inputs did not consistently enhance weed suppression or provide benefit to the cash crop. Sorghum-sudangrass suppressed Poaceae densities during the fallow period but did not adequately suppress nutsedge, wild radish, or Florida pusley densities over time. We conclude that weed management inputs should be focused on the cash crop and that enhanced management during the fallow period has limited benefit. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».