Phytosociological studies on weed flora in wheat fields of South Bihar, (Bihar) India
Notice bibliographique
Résumé
Wheat (Triticum aestivum L.) is the second most important food crop of India next to rice but wheat fields are generally infested with a large number of weeds. Due to their highly competitive ability and allelopathic interference, weeds cause irreversible damage to the crop. Weeds survey and Phytosociological studies have been conducted in the wheat fields of major districts of south Bihar namely Buxar, Rohtash, Bhojpur, Aurangabad, Jahanabad, Nawada, Nalanda, Patna and Gaya, Bihar, India during the period 2014-15 and 2015-16.The survey has been carried out at 100 randomly selected wheat fields and well explored covering all the major wheat growing areas of south Bihar, to identify the weed flora, species composition, density, frequency and importance values index (IVI). Phalaris minor, Chenopodium album, Lathyrus aphaca, Vicia sativa, Cirsium arvense, Anagallis arvensis and Rumex species are dominant in wheat crops. Four major weeds were dominant in all districts of South Bihar viz. Phalaris minor, Chenopodium album, Lathyrus aphaca, Vicia sativa. In canal irrigated area crops are badly affected by Phalaris minor, Parthenium hysterophorous and Polypogon monspeliensis weeds. Canada thistle (Cirsium arvense) weed was found to be increasingly affecting wheat, lentil & chickpea in last five years.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».