Inderjit (editor) Weed Biology and Management, pp. 285-315. © 2003 Kluwer Academic Publishers, The Netherlands. WEED MANAGEMENT IN LOW-EXTERNAL-INPUT AND ORGANIC FARMING SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
During the past quarter century, growing numbers of government policy makers, scientists, consumers, and farmers have expressed concerns over the impacts of conventional farming practices on environmental quality, human health, and the economic viability of farm families and rural communities. Particularly in western Europe, and to a certain extent in the USA, Canada, and other countries, these concerns have begun to translate into changes in public policy, research priorities, and market opportunities that favor the development of low-external-input (LEI) and organic farming systems. For example, during the 1980s in Sweden, a>50% reduction in agricultural pesticide use was mandated and achieved through coordinated sets of regulations, research and extension education activities, and economic incentives (Bellinder et al., 1994; Matteson, 1995). Similar approaches have been initiated in other European countries (Matteson, 1995). Concurrently, consumer demand for organic crop and livestock products has grown 20 to 25 % per annum in the USA, many European countries, and Japan (Geier, 1998; Myers and Rorie, 2001). Sales of organic products in 2000 were estimated at $7.8 billion in the
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,049 |
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 ».