The effects of perennial ryegrass overseeding on weed suppression and sward composition
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».