MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393066699 · doi:10.1016/j.fcr.2024.109357

Effects of cultural practices on weed community and seedbank dynamics in a potato rotation

2024· article· en· W4393066699 sur OpenAlexafffund
Andrew McKenzie‐Gopsill, Judith Nyiraneza, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueField Crops Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésWeedRotation (mathematics)AgronomyDynamics (music)Cultural practiceAgroforestryBiologyMathematicsSociologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stagnant yields and declining soil health are common characteristics of high-intensity, low-residue cropping systems, such as potato, particularly in northeastern North America. Incorporating cultural practices including cover cropping and manure application is a way to combat declines in agroecosystem health and potato productivity. However, manure application and the use of cover crops may exacerbate weed issues through seedbank additions. This study was aimed at investigating how the cultural practices of cover cropping and manure application and their associated management activities can alter weed community dynamics and weed seedbank composition in a northeastern North American potato rotation. The study evaluated the use of eight cover crop mixtures—annual and perennial grasses and legumes—grown over two years with/without manure added in year one of the rotation. It also examined the effects of the cover crop mixtures and the presence/absence of manure on the weed community and on seedbank dynamics within a three-year potato rotation between 2019 and 2021. In year one of the study and directly after application, manure plots had greater weed seedbank density and species richness; however, this did not result in greater in-season weed biomass. Manure application resulted in a gradual decline in weed seedbank density over time regardless of cover crop treatment. Further, manure application increased the in-season competitive ability of cover crops, resulting in greater weed suppression per unit of cover crop biomass. In contrast, in the absence of manure, weed seedbank density remained largely unchanged through time regardless of cover crop treatment. We found that management practices associated with annual and perennial cover crops had distinct ecological filtering effects throughout the rotation on the weed community and prevented the dominance of any particular species. Together, our results demonstrate that combining the cultural practices of annual or perennial cover cropping and manure application contributes to weed suppression and should be considered an important component of sustainable potato production.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueField Crops ResearchMême sujetWeed Control and Herbicide ApplicationsTravaux en français237 207