Grain sorghum and late-emerging Palmer amaranth response to sorghum planting density and nitrogen rate in an irrigated environment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».