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Enregistrement W7027830152

The effects of perennial ryegrass overseeding on weed suppression and sward composition

2020· dissertation· en· W7027830152 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerennial plantWeedPoa pratensisWeed controlField experimentLolium perenne
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field studies were implemented to evaluate overseeding establishment of perennial ryegrass ('Lolium perenne' L.) and its ability to suppress weeds in established Kentucky bluegrass ('Poa pratensis ' L.). One irrigated and one non-irrigated trial were implemented at the Guelph Turfgrass Institute (GTI) and four non-irrigated and one irrigated in-use sites were situated on soccer fields in the Town of Oakville and at the University of Guelph campus. Three application rates of 2, 4, and 8 kg/100m 2 and seven application timings of May, July, September, May+July, May+September, July+September, and May+July+September were examined. Weed cover was not suppressed in 2005 but significant reduction due to overseeding treatments at 4 and 8 kg/l00m2 May+July+September existed in both trials at the GTI in August of 2006. No differences in weed cover were observed on the in-use fields in Oakville or at the University of Guelph campus. Perennial ryegrass populations increased in both GTI trials at all overseeding rates by the completion of the experiment in October 2006 and cover, upwards of 70%, was found in plots that had multiple overseedings at the 8 kg/l00m 2 rate. In-use fields did not exhibit an increase in perennial ryegrass when compared to the control plots.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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