Diversified crop sequencing for suppression of creeping perennial weeds in organic production systems
Notice bibliographique
Résumé
In the Northern Great Plains, organic production is often limited by creeping perennial weeds. Producers have typically relied on alfalfa to control these weeds but this is not always practical. Therefore, we investigated Canada thistle, field bindweed, and perennial sowthistle suppression from three diversified crop sequences: (i) ALF, three years of alfalfa followed by a fourth year of hard red spring wheat (HRSW); (ii) LENCL, lentil the first year, HRSW interseeded with yellow sweetclover the second year, yellow sweetclover green manure the third year, and HRSW the fourth year; and (iii) CCPLY, nine species cool-season cover crop (CC) polyculture the first year, HRSW the second year, nine-species cool and warm season CC the third year, and HRSW the fourth year. From 2019 to 2021, at peak weed emergence, Canada thistle density declined in ALF, but remained unchanged in LENCL and CCPLY. During peak weed vegetative growth, Canada thistle density in ALF was greatest during 2020 (7 shoots per m−2), then declined during 2021 and 2022 (1 and 0.6 shoots m−2, respectively). Within LENCL, Canada thistle density did not change from 2019 to 2020 (15 and 14 shoots m−2, respectively), but then declined to 0.3 shoots m-2 in 2021 before rebounding again to 5 shoots m−2 in 2022. Within CCPLY, Canada thistle density did not change over time (mean = 9 shoots m−2). Canada thistle biomass at peak weed vegetative growth followed similar patterns. Likewise, ALF was shown to suppress perennial sowthistle and field bindweed more effectively than LENCL or CCPLY. Hence, alfalfa remains a good choice for creeping perennial weed management. However, none of these weed species increased substantially in LENCL and CCPLY, and the final year HRSW yield did not differ among cropping sequences. Therefore, these two sequences may provide crop diversification options along with creeping perennial weed management.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».