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Enregistrement W4296353686 · doi:10.1017/wet.2022.72

Economic impact of glyphosate-resistant weeds on major field crops grown in Ontario

2022· article· en· W4296353686 sur OpenAlexaffabout
Nader Soltani, Charles M. Geddes, Martin Laforest, J. Anita Dille, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeed controlWeedRagweedAgronomyGlyphosateCropBiologyCrop yieldEconomic thresholdYield (engineering)HorticulturePEST analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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