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Enregistrement W4414237533 · doi:10.36495/2312-0614.2025.3.35-38

Weed control using no-till soybean growing technology in the Right-Bank Forest-Steppe of Ukraine

2025· article· en· W4414237533 sur OpenAlexaboutno aff
V. Zadorozhnyi, О. Chernelivska, A. Labunets

Notice bibliographique

RevueKarantin i zahist roslin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPloughWeedWeed controlTillageHarrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goal. To study the effect of long-term application of moldboard tillage (plowing) to a depth of 20—22 cm and no-till technology on weed infestation, and to develop a weed control system to reduce the carbon footprint in soybean cultivation technologies. Methods. The research included field and laboratory studies, as well as mathematical-statistical analysis to assess the reliability of the obtained data. The primary tillage methods were: moldboard plowing to a depth of 20—22 cm and no-till technology. Results. Analysis of the weed species composition in soybean crops, averaged over 2021—2024, revealed 17 species from 10 families. Before the application of post-emergence herbicides, the total number of weeds amounted to 329 plants/m² under moldboard plowing and 367 plants/ m² under no-till technology. Regardless of the primary tillage method, annual dicotyledonous species dominated the weed community (77—88%), with white goosefoot (Chenopodium album L.) prevailing (64—78%) and spotted lady’s thumb (Polygonum persicaria L.) accounting for 8—14%. A significant increase in the number of Canadian fleabane (Erigeron canadensis L.) was observed with long-term no-till application compared to plowing. Application of herbicides with different mechanisms of action—specifically, the graminicide Miura EC (quizalofop-P-ethyl, 125 g/L) at 1.0 L/ha, and a tank mixture of Basagran SL (bentazon, 480 g/L) at 1.8 L/ ha + Harmony WG (thifensulfuron-methyl, 750 g/kg) at 7 g/ ha — reduced total weed infestation by 93% under moldboard plowing and by 95% under no-till technology. Grass weed control reached 96—97%, while the mixture of Basagran SL 1.8 L/ ha + Harmony WG 7 g/ha ensured 93—98% mortality of dicotyledonous species. Under no-till technology, the use of the non-selective herbicide Roundup Max SL (450 g/L glyphosate acid equivalent; 551 g/L as potassium salt) at 2.5 L/ha, applied 10 days before sowing, ensured E. canadensis control at the level of 90%, which may require additional measures in the future. Average soybean yield under moldboard plowing was 3.1 t/ha, while under no-till with effective weed control it was 2.84 t/ha. Production costs for soybean cultivation under no-till were 23.5 thousand UAH/ ha, compared to 26.7 thousand UAH/ ha under plowing — 3.2 thousand UAH/ ha lower. Fuel and lubricants consumption was reduced by 22—25 L/ha, and profitability increased to 86%, which is 15% higher than under plowing. Conclusions. The weed control system, which includes the application under no-till technology of the non-selective herbicide Roundup Max SL at 2.5 L/ha 10 days before sowing, the graminicide Miura EC at 1.0 L/ ha, and the tank mixture of Basagran SL 1.8 L/ha + Harmony WG 7 g/ha at the 1—3 trifoliate leaf stage of the crop during the juvenile stages of weed development, is a key element in low-carbon soybean cultivation technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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