Critical period of weeds interference in pineapple (Ananas comosus [L.] Merr.) crops
Notice bibliographique
Résumé
Description of the subject. In crop-weed competition, some periods are critical because they may interfere with the crop production capacity. Therefore, knowing these periods is crucial when deciding on the best time for control and preparation of the Integrated Management Program. Objectives. To determine the Period Prior to Interference, Total Period for Interference Prevention, and the Critical Interference Period in pineapple cultivation. Method. The experimental design consisted of randomized blocks in 2 x 15 factorial arrangement, four replications, and two management systems: weeds control and crop-weeds coexistence; 15 increasing periods of 30 days each after planting: 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, 360, 390, 420. In the control treatments, since planting, manual weeding (with hoe) and mechanical weeding (with brush cutter) were done during increasing periods of time, and in the coexistence treatments, the weeds lived together with pineapple plants and, at the end of each period, weeds control was made with mechanical and chemical weeding. Results. The best yields were achieved in the periods of less coexistence with weeds. The critical periods for interference prevention with 5 and 10% of yield losses were 259 and 204 days, respectively. Conclusions. The critical period for interference prevention lasted 14-259 days after planting of the pineapple offsets.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».