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Enregistrement W4220927784 · doi:10.1016/j.cropro.2022.105981

Crop yield losses due to kochia (Bassia scoparia) interference

2022· article· en· W4220927784 sur OpenAlexaff
Charles M. Geddes, Shaun M. Sharpe

Notice bibliographique

RevueCrop Protection · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyBiologySugar beetCropSunflowerSorghumSativumHelianthus annuusAvena

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kochia [Bassia scoparia (L.) A.J. Scott] is a problematic summer-annual tumbleweed that infests cropped and noncropped areas in the Great Plains of North America. Efficient seed dispersal, prolific seed production, and abiotic stress tolerance facilitate invasiveness of kochia, while both resource-limiting and non-resource-limiting interference aid in rapid colonization of disturbed areas. Resistance to up to four herbicide sites-of-action allow kochia to escape herbicidal control in several field crops and contribute to crop yield losses. Near-complete crop failure (>90% yield loss) has been reported due to kochia interference in corn (Zea mays L.), sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench ssp. bicolor], sugar beet (Beta vulgaris L.), and sunflower (Helianthus annuus L.). Mean reported yield losses due to kochia interference were greatest in grain corn (68%), followed by sorghum (62%), soybean [Glycine max (L.) Merr.] (52%), sugar beet (46%), silage corn (40%), sunflower (23%), spring wheat (Triticum aestivum L.) (20%), spring canola (Brassica napus L.) (13%), field pea (Pisum sativum L.) (13%), and spring oat (Avena sativa L.) (7%). However, crop yield losses due to kochia interference depend on several factors, including kochia density, relative emergence timing, duration of interference, the environment, and potentially also fitness penalties caused by pleiotropic effects of herbicide resistance traits. This review provides a synthesis of the impact of kochia on farm operations, crop yield losses due to kochia interference, factors affecting kochia interference, and interference mechanisms. Together, this synthesis highlights the critical need for research identifying integrated strategies for kochia management, and their subsequent adoption by the farming community.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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