Improving Weed Management Based on the Timing of Emergence Peaks: A Case Study of Problematic Weeds in Northeast USA
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed the timing of the peak rate of emergence for 15 problematic weed species as well as ways to use this knowledge to improve control. Much of the previous literature modeled emergence based on growing-degree-days. For these models, we input average temperature data from several zones of Northeast USA. Within species, model-predicted peak emergence in the warmest and coolest zones differed by an average of 39 days. Also within species, there was some variation between models, likely reflecting different conditions in study locations and population-level differences that will need to be addressed in future modelling efforts. Summarizing both observed and modelled results, emergence typically peaked early-season for barnyardgrass, Canada thistle, common lambsquarters, common ragweed, giant foxtail, large crabgrass, perennial sowthistle, and smooth crabgrass. Emergence typically peaked mid-season for hairy galinsoga, mouseear chickweed, and red sorrel. Emergence typically peaked late-season for annual bluegrass. Several species emerged in a protracted manner, including common chickweed, quackgrass, and redroot pigweed. With this improved knowledge, farmers may target key problematic species of a particular field in several ways. Weed seedling control efforts can be timed at the highest densities or most vulnerable phenological stage. Residual herbicides and suppressive mulches can be timed to maximize effectiveness prior to their breakdown. And if management flexibility allows, crop selection and associated planting dates may be adjusted to improve crop competition or facilitate seedbank depletion through timely bare fallow periods. Such improvements to weed management based on timing of emergence will likely become even more impactful as predictive model reliability continues to improve.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».