Economic impact of glyphosate-resistant weeds on major field crops grown in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Limited information exists on the global economic impact of glyphosate-resistant (GR) weeds. The objective of this manuscript was to estimate the potential yield and economic loss from uncontrolled GR weeds in the major field crops grown in Ontario, Canada. The impact of GR weed interference on field crop yield was determined using an extensive database of field trials completed on commercial farms in southwestern Ontario between 2010 and 2021. Crop yield loss was estimated by expert opinion (weed scientists and Ontario government crop specialists) when research data were unavailable. This manuscript assumes that crop producers adjust their weed management programs to control GR weeds, which increases weed management costs but reduces crop yield loss from GR weed interference by 95%. GR volunteer corn, horseweed, waterhemp, giant ragweed, and common ragweed would cause an annual monetary loss of (in millions of Can$) $172, $104, $11, $3, and $0.3, respectively, for a total annual loss of $290 million if Ontario farmers did not adjust their weed management programs to control GR biotypes. The increased herbicide cost to control GR volunteer corn, horseweed, waterhemp, giant ragweed, and common ragweed in the major field crops in Ontario is estimated to be (in millions of Can$) $17, $9, $2, $0.1, and $0.02, respectively, for a total increase in herbicide expenditures of $28 million annually. Reduced GR weed interference with the adjusted weed management programs would reduce farm-gate monetary crop loss by 95% from $290 million to $15 million. This study estimates that GR weeds would reduce the farm-gate value of the major field crops produced in Ontario by Can$290 million annually if Ontario farmers did not adjust their weed management programs, but with increased herbicide costs of Can$28 million and reduced crop yield loss of 95% the actual annual monetary loss in Ontario is estimated to be Can$43 million annually.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».