Competitive ability of western Canadian spring wheat cultivars in a model weed system
Notice bibliographique
Résumé
Economic and social pressures are spurring the study of alternate weed management strategies such as the development of competitive crop cultivars, capable of being used under an integrated management plan. The primary objective of this research was to determine whether western Canadian spring wheat ( Triticum spp.) cultivars differ in their ability to compete against model weeds and whether those differences were expressed when challenged with wild weeds. A total of 71 wheat cultivars were grown in the absence or presence of simulated [cultivated oat ( Avena sativa L.) and oriental mustard ( Brassica juncea L.)] or natural [wild oat ( Avena fatua L.)] weed competition conditions. Significant ( p = 0.01) weed by cultivar interactions involving changes in yield cultivar rank were detected, indicating that the cultivars responded differently to competition. A small minority of cultivars such as Glenlea, CDC Rama, Genesis, AC Taber, AC Vista, Plenty, Napoleon, and BW652 had high-yield potential coupled with yield maintenance under weed pressure. The competitive ability advantage appeared to be associated with plant height or tillers per square meter as well as shorter vernalization requirement combined with photoperiod sensitivity. These outlier cultivar differences could be exploited in breeding new widely adapted varieties for scenarios where reduced herbicide weed control is desired, including situations where herbicide resistance limits chemical options. Cultivars with differing competitive ability under model weed conditions maintained their ranking when challenged by natural weed infestations. This suggests that selecting competitive spring wheat cultivars using a repeatable protocol based on model weeds is realistic.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».