Review Herbicide-resistant crops as weeds in North America
Notice bibliographique
Résumé
Growers have rapidly adopted transgenic herbicide-resistant (HR) crops, such as canola (Brassica napus L.), soybean [Glycine max (L.) Merr.], maize (Zea mays L.) and cotton (Gossypium hirsutum L.), across North America (USA and Canada) since their commercial introduction in the 1990s. With their widespread cultivation, increasing attention is focused on management of HR volunteers in crops that follow in rotation. In this review, we describe the impact and management of HR crop volunteers in different agroecosystems in North America. The relative risks of planting HR crops and subsequent potential for volunteerism of these crops are assessed. HR volunteers are common weeds and the relative weediness depends on species, genotype, seed shatter prior to harvest and disbursement of seed at harvest, management practices, and environment. Chemical control options may be more limited if the crop volunteers are HR. There are generally no marked changes in volunteer weed problems associated with these crops, except in no-tillage systems when glyphosate (GLY) is used alone to control volunteers. The increasing use of GLY in North American cropping systems, spurred by increasing area and frequency in rotation of GLY – HR crops, may require increased alternative herbicide use or other novel tactics to control GLY HR crop volunteers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».