Volunteer wheat (Triticum aestivum L.) competition and control in corn (Zea mays L.)
Notice bibliographique
Résumé
Fifteen field experiments were conducted over a two-year period (2006-2007) at four Ontario locations to evaluate volunteer wheat competitiveness and efficacy of five post-emergence herbicides for control of volunteer wheat in corn. The level of competitiveness was dependent on the density of volunteer wheat. Volunteer wheat competition in corn reduced the emergence of corn leaf collars. Furthermore, volunteer wheat competition reduced total leaf area, leaf dry weight, shoot dry weight, plant and ear height and yield by 5% at densities of 2.8 to 6.0 plants m-2. Foramsulfuron, nicosulfuron, nicosulfuron/rimsulfuron provided greater than 70% control of volunteer cereals, while primisulfuron and rimsulfuron provided greater than 60% control. Volunteer cereal control with early and late application was greater than 82 and 61%, respectively. Hard red winter wheat control ranged from 84 to 93%, soft red and soft white winter wheat control ranged from 76 to 87%, and fall rye control was 56 to 71% at 56 days after treatment. Early herbicide application resulted in improved control of volunteer cereals and higher corn yield.
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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 | 0,000 | 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 ».