Weed Control, Environmental Impact and Profitability of Weed Management Strategies in
Notice bibliographique
Résumé
Eleven field trials were conducted over a three-year period (2006-2008) at three locations in southwestern Ontario, Canada to evaluate the effect of various weed management strategies in glyphosate-resistant corn on weed control, crop injury, corn yield, environmental impact and profit margin. No visible injury resulted from the herbicide treatments evaluated. Overall, the effect of all factors assessed were location specific. By 56 days after treatment, depending on location, glyphosate applied at the 7-8 leaf stage (LPOST), preemergence (PRE) herbicides followed by (fb) glyphosate LPOST and sequential glyphosate applications (EPOST (3-4 leaf stage) followed by LPOST) provided more consistent control of annual broadleaf weeds and annual grasses compared to glyphosate applied alone EPOST. Weed control at 56 days after treatment was lower when glyphosate was applied alone LPOST compared to sequential applications of glyphosate or PRE herbicides fb glyphosate. There were no differences in corn yield among the sequential programs evaluated; however, a yield benefit was found when a sequential program was used compared to glyphosate applied alone LPOST. Among the sequential programs the lowest environmental impact was isoxaflutole/atrazine fb glyphosate. The lowest profit margins were associated with atrazine, S-metolachlor/atrazine/benoxacor, dicamba/atrazine and gly-phosate LPOST treatments compared to all other treatments. Overall, profit margins tended to be somewhat higher for treatments that included glyphosate applications. Based on these results, the most efficacious and profitable weed man-
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».