Searching for consistent postemergence weed control in progressively inconsistent weather
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foliar-applied postemergence herbicides are a critical component of corn (Zea mays L.) and soybean [Glycine max (L.) Merr.] weed management programs in North America. Rainfall and air temperature around the time of application may affect the efficacy of herbicides applied postemergence in corn or soybean production fields. However, previous research utilized a limited number of site-years and may not capture the range of rainfall and air temperatures that these herbicides are exposed to throughout North America. The objective of this research was to model the probability of achieving successful weed control (≥85%) with commonly applied postemergence herbicides across a broad range of environments. A large database of more than 10,000 individual herbicide evaluation field trials conducted throughout North America was used in this study. The database was filtered to include only trials with a single postemergence application of fomesafen, glyphosate, mesotrione, or fomesafen + glyphosate. Waterhemp [Amaranthus tuberculatus (Moq.) Sauer], morningglory species (Ipomoea spp.), and giant foxtail (Setaria faberi Herrm.) were the weeds of focus. Separate random forest models were created for each weed species by herbicide combination. The probability of successful weed control deteriorated when the average air temperature within the first 10 d after application was <19 or >25 C for most of the herbicide by weed species models. Additionally, drier conditions before postemergence herbicide application reduced the probability of successful control for several of the herbicide by weed species models. As air temperatures increase and rainfall becomes more variable, weed control with many of the commonly used postemergence herbicides is likely to become less reliable.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».