Efficacy and cost of four plant‐derived, natural herbicides for certified organic agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Weed management is the greatest production challenge for most certified organic farmers, with few herbicides allowed on organic farms. Here, we compared the efficacy and cost of handhoeing (MECH) with a control (no weed management) and four commercially available registered organic herbicides under United States Department of Agriculture organic standards in managing Canada thistle ( Cirsium arvense (L.) Scop.) and total vegetative cover in two apple ( Malus domestica Borkh.) orchards. The four herbicide treatments had the following active ingredients: capric and caprylic acid (CAP), d ‐limonene (LIM), acetic and citric acid (ACET), and clove and cinnamon oil (CIN). In separate greenhouse trials, Canada thistle response to CAP (at two concentrations), LIM, glyphosate (GLY), and MECH were also studied. RESULTS All materials reduced weed cover by 48% or more 72 h after treatment in the orchard trials; CAP performed best, reducing weed cover by 88% in 1 h and 98% in 72 h. CAP and LIM reduced early season, perennial weed cover after 3 years of repeated applications in an organic orchard; a single application of CAP and LIM would cost on average US$769.50 ha −1 less and US$203.50 ha −1 less than MECH at US$12.00 h −1 wage respectively, with similar efficacies. In greenhouse trials, CAP mixed to 7.11% v/v and 4.74% v/v active ingredient were equally effective at removing weed cover compared with MECH, further reducing the cost of a single application of CAP by US$122. CONCLUSION Adding effective, next‐generation, natural herbicides, such as CAP and LIM, to existing weed management strategies may allow organic producers to reduce weed pressure, till less, and improve profitability, while providing conventional producers options to combat herbicide‐resistant weeds. © 2025 The Author(s). Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».