Herbicide Tolerant Potato
Notice bibliographique
Résumé
acres planted to potatoes, representing 43 % of U.S. acreage. Fifty-four percent of U.S. production of potatoes is located in these three states: 25.6 billion pounds per year (42,000lbs/A). The value of potato production in the three states is $1.3 billion per year, ($2,100/A) [8]. Weed Species Weeds compete with potatoes for light, water, and nutrients and interfere with harvest operations. Dense weed infestations restrict the growth of potato plants, which results in undersized tubers. Potatoes are slow to emerge, offering little competition to weeds from the time of planting until the leaves fill the row [23]. All fields in which potatoes are grown contain billions of weed seeds [14]. The most common and troublesome weed species in Northwest potato production include annual grasses (barnyardgrass, foxtails), annual broadleaves (nightshade, lambsquarters, pigweeds, kochia) and perennials (quackgrass, Canada thistle) [1]. Table 19.1 shows estimates of the percent acreage of Pacific Northwest potatoes infested with specific weed species and the potential potato yield loss if the individual species are not controlled. As can be seen, most fields (90%) are infested with the three common broadleaf species (lambsquarters, pigweeds and nightshades) and with the two most common grass weed species (foxtails, barnyardgrass).
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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) | 0,018 | 0,007 |
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 ».