Integrated management of scouringrush (<i>Equisetum hyemale</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Scouringrush ( Equisetum hyemale L.) is an increasing problem in some fields. The objective of this research was to identify effective chemical and cultural methods for controlling scouringrush. A field experiment was conducted at three locations in southeastern Nebraska. Five herbicides (chlorsulfuron, dichlobenil, metsulfuron, MCPA, and triclopyr) were applied using a backpack sprayer, and were compared to competition with corn ( Zea mays L), repeated tillage, and repeated mowing. One year after treatments were applied, chlorsulfuron (158 g a.i. ha−1) reduced scouringrush biomass 100% and dichlobenil (6700 g ha−1) reduced biomass 70%. Repeated tillage or competition from a dense stand of corn reduced scouringrush biomass approximately 50%. Repeated mowing did not reduce scouringrush stem count or biomass. A greenhouse study was conducted to determine the effect of chlorsulfuron on corn and soybean ( Glycine max (L.) Merr.) growth when applied at rates necessary to control scouringrush. Both foliar- and soil-applied chlorsulfuron reduced corn and soybean biomass. Chlorsulfuron was the only treatment that completely controlled scouringrush but will have an adverse effect on corn and soybean growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».