The production economics of dandelion control in forage production in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Forage is the fourth most widely grown crop in Ontario. Few herbicides had been developed for forage and the existing products did not offer adequate control. The purpose of this thesis is to analyze the profitability of dandelion control in Ontario for a selected set of control measures. A survey of forage producers was conducted to characterize their perceptions of dandelion infestations in their stands. The survey data indicated a demand for a dandelion control product. A literature review was conducted which indicated that there was a reduction in crude protein content during the first cut of the forage. A number of field trials were conducted at the University of Guelph, BASF research farms and at the author's home farm, using a number of different combinations of imazethapyr and 2, 4 DB. Data obtained from these trials were used to estimate a number of different functional forms for a control function. Fox and Weersink (1995) showed that damage control inputs can be subject to increasing returns. Applying each of the different types of functional forms to the data available, combined with a linear damage function, showed that none of the estimated control functions produced increasing returns. A profitability analysis of dandelion control was conducted. The results of this analysis indicated that none of the dandelion control strategies considered in this study were profitable using the manufactures retail sales cost over a single season. Dandelion does become profitable does become profitable if the application effort is about half of its original value.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».