Impact of delayed postemergence herbicide application on corn yield based on weed height, days after emergence, accumulated crop heat units, and corn growth stage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nine field experiments were conducted from 2017 to 2019 in Ontario to determine the impact of early weed interference on corn yield based on corn growth stage, days after emergence (DAE), accumulated crop heat units (CHU), and weed size. The predicted weed size at herbicide application that resulted in a 1%, 2.5%, 5%, 10%, 25%, and 50% yield loss in corn was estimated to be 1, 4, 11, 53, non-estimable (N est.*), and N est.* cm under low weed density and 3, 5, 7, 11, 27, and N est.* cm under high weed density, respectively. The predicted DAE at herbicide application time that resulted in a 1%, 2.5%, 5%, 10%, 25%, and 50% yield loss in corn was predicted to be 14, 20, 27, 44, N est.*, and N est.* DAE under low weed density and 5, 7, 11, 17, 25, and 59 DAE under high weed density, respectively. The predicted CHU from planting at herbicide application time that led to a 1%, 2.5%, 5%, 10%, 25%, and 50% yield loss in corn was 468, 636, 821, 1,271, N est.*, and N est.* CHU from planting under low weed density and 207, 283, 385, 551, 972, and 1,748 CHU from planting under high weed density, respectively. The predicted crop stage at herbicide application that led to a 1%, 2.5%, 5%, 10%, 25%, and 50% yield loss in corn was V5, V6, V7, V11, N est.*, and N est.* under low weed density and V1, V2, V3, V4, V8, and V14 under high weed density, respectively. Results indicate that weeds must be controlled before they reach 7 cm in height, prior to 11 d after crop emergence, prior to 385 accumulated CHU from emergence, or prior to the V3 stage under high weed density to avoid greater than 5% yield loss.
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 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 | 0,002 |
| 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 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 ».