Radish management and grazing effects on weed control and corn response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Planting cover crops (CCs) may improve soil health, protect from soil erosion, interrupt disease and pest cycles, minimize weed infestations, provide grazing opportunities, and increase commodity crop yields. In upstate Missouri, field research (2012 and 2013) evaluated the effect of tillage (reduced and no‐till), planting date (nonseeded, early, and late Sept.) of radish (Raphanus sativus L.), grazing (grazed and nongrazed radish) on winter annual weed control, and radish and corn (Zea mays L.) response. The experiment was a split–split plot design with grazed and nongrazed radish as the main plot, tillage as the subplot, and radish planting time as the sub‐subplot with four replicates. The results of this research during 2011–2012 were under extreme drought and 2012–2013 under flash drought conditions. Early planted radish produced greater tuber and foliage mass and reduced winter annual weed dry weights compared to late planting. Grazing in the autumn during dry years did not affect weed control and corn yield. The use of CCs during drought conditions can help alleviate forage shortages for livestock producers, but early planting of radish is critical for autumn grazing. Late‐planted radish treatments resulted in greater corn grain yield than the early planted radish and nonseeded control in 2013; however, there was no impact of planting date and tillage on corn yield in 2012. When planted early, weed control and winter‐kill characteristics of radish make it a favorable CC prior to corn, but radish growth was poor when planted following typical corn harvest dates in upstate Missouri.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».