Site‐specific weed management on organic grain farms using variable rate seeding and data driven simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrated weed management is integral to organic farming, with increased crop seeding rates as one effective weed suppression tactic. Precision agriculture, which uses guidance and sensor technologies to direct site‐specific management, could allow for targeted weed management using variable seeding rates. On farm precision experimentation (OFPE) can be used to predict site‐specific sub‐field weed biomass response to a range of varied crop and cover crop seed rates across whole fields to provide decision support directly to farmers. We used OFPE to compare five simulated precision seeding strategies to either maximize net return or minimize weed biomass. Five site‐years of OFPE data were collected from organic farms in Manitoba, Canada and Montana, USA. Seeding rate, weed biomass, crop yield, topographic variables and other remotely sensed data were collected on a 10‐m grid to model yield and weed response to seeding rates for each field. Simulated site‐specific variable seeding rate net returns improved upon farmer chosen uniform seeding rate net returns on average by $115 ha −1 . When variable seeding rates were optimized to minimize weed biomass, simulated weeds were reduced on average by 10 kg ha −1 relative to the farmer chosen uniform seed rates. A combined variable rate approach which balanced net return and weed minimization improved both net return and weed suppression compared to farmer‐chosen seeding rates in every site‐year. The various seeding rate strategies represent different methods from which farmers can choose to implement OFPE to optimize sub‐field‐specific planting rates and to increase their field‐scale ecological knowledge.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».