Simultaneous canola windrowing and herbicide treatment improve the production of sequenced winter wheat
Notice bibliographique
Résumé
In the context of canola ( Brassica napus L.)-winter wheat ( Triticum aestivum L.) rotational systems, the timing of canola stubble availability and effective weed management play a crucial role in the production of a subsequent winter wheat phase. This study, conducted from 2018 to 2022 across the Canadian prairies, applied a genotype × environment × management framework to examine how manipulations to canola harvest management can help optimize winter wheat production. The factorial treatment structure included two canola hybrids (early- and late-maturing), three canola harvest management systems (early-timing and conventional windrowing at 40 % and 60 % seed color change, respectively, and straight-cutting at 10 % seed moisture), and three weed management treatments (pre-harvest herbicide for canola, pre-plant herbicide for winter wheat, and pre-harvest+pre-plant herbicides). Windrowing and pre-harvest herbicides were completed simultaneously by retrofitting the swather with an onboard sprayer. Across all 16 site-years, winter wheat planted after a late-maturing canola hybrid demonstrated comparable performance to that after early-maturing canola. However, delaying canola harvest reduced winter wheat yields. Conventional windrowing in conjunction with pre-harvest herbicide or pre-harvest+pre-plant herbicides improved winter wheat yields and enhanced weed management, while maintaining canola seed quality, as no herbicide residues were detected in the harvested seed. Our previous research indicated that in-crop herbicide applications are unnecessary due to the high competitiveness of winter wheat against weeds. This research reaffirms in-crop herbicides could be eliminated and underscores the competitiveness and sustainability that a winter wheat phase offers when integrated in Canadian Prairie cropping systems. • Winter wheat following late- or early-maturing canola hybrids produced comparable grain yield. • Straight-cutting canola reduced the succeeding winter wheat grain yield. • Windrowing canola while applying herbicides with an on-board sprayer proved effective. • Pre-harvest+pre-plant herbicides alone eliminates the need for in-crop herbicide in winter wheat.
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 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 ».