Crop yield losses due to kochia (Bassia scoparia) interference
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».