Integrated weed management strategies for the depletion of multiple herbicide-resistant waterhemp (<i>Amaranthus tuberculatus</i>) seed in the soil seedbank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of an integrated weed management (IWM) strategy for control of multiple herbicide-resistant (MHR) waterhemp can provide field crop producers with a strategy to deplete the number of waterhemp seeds in the soil seedbank. Field experiments were established on two commercial farms in Ontario, Canada, with MHR waterhemp in 2017. The number of waterhemp seeds in the seedbank at the Cottam and Walpole Island sites prior to establishing the experiments was 413 and 40 million seeds ha −1 , respectively. The goal of this 9-yr study is to document the depletion in the number of waterhemp seeds in the seedbank after Years 3, 6, and 9 (spring 2020, 2023, and 2026) and to identify management practices that can reduce the number of waterhemp seeds by 95% or more. Relative to the number of seeds in the soil seedbank when the experiment was initiated, at the Cottam site after 3 yr of this experiment, in the “control” treatment (continuous soybean seeded in rows spaced 75 apart, and sprayed with glyphosate) there was a numeric 31% increase in the number of waterhemp seeds in the seedbank; in contrast, in the three-crop rotation of corn/soybean/winter wheat (with or without a cover crop after winter wheat harvest), soybean seeded in rows spaced 37.5 cm apart, with herbicide applications using a total of eight different herbicide modes of action resulted in a 65% to 66% decrease in the number of waterhemp seeds in the soil seedbank. At the Walpole Island site after 3 yr of this experiment, the number of waterhemp seeds in the seedbank was not affected by the IWM programs evaluated. Results indicate that a diversified integrated waterhemp management program dramatically decreased the number of waterhemp seeds in the seedbank at one of two sites.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».