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Enregistrement W4388978664 · doi:10.1139/cjps-2023-0058

Grain sorghum and late-emerging Palmer amaranth response to sorghum planting density and nitrogen rate in an irrigated environment

2023· article· en· W4388978664 sur OpenAlexvenueno aff
Ivan Cuvaca, Ednaldo A. Borgato, R. S. Currie, A. J. Foster, Kraig L. Roozeboom, Jack D. Fry, Pat Geier, Mithila Jugulam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmaranthSorghumSowingAgronomyWeedSweet sorghumGrowing seasonBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palmer amaranth germination and emergence occur throughout the growing season; however, little is known about the impact of late-emerging Palmer amaranth on sorghum, a major crop in Kansas. Field trials were conducted in 2016 and 2017 to measure grain sorghum and late-emerging Palmer amaranth’s response to sorghum planting density and nitrogen rate. Trials were comprised of weed-free and weedy sorghum as main plots, three sorghum planting densities as sub-plots, and three nitrogen rates as sub-sub-plot treatments laid in a randomized complete block design with a split–split-plot arrangement. Weedy sorghum was infested with late-emerging Palmer amaranth only. Weed-free sorghum outyielded its weedy counterpart by 42.2%. At the high sorghum planting density (296 400 plants ha−1), applying 112 kg N ha−1 did not improve grain yield or decrease Palmer amaranth’s number, height, and biomass, but increased sorghum head number and height. Altogether, our findings suggest that increasing sorghum planting density and nitrogen rate in an irrigated environment did not facilitate Palmer amaranth control. Strategies for long-season Palmer amaranth control are needed to protect sorghum yield from weed competition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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