介绍
运动场区域（包括运动场、学校操场、公园和休闲区）可提供多种环境、经济、心理和社会效益。例子包括调节温度以对抗城市热岛效应，改善地下水补给并通过减少地表水径流减少土壤侵蚀，促进儿童认知和创造性技能，以及为运动和锻炼提供安全的玩耍场地（Brosnan 等，2017）。参考文献 Brosnan、Chandra、Gaussoin、Kowalewski、Leinauer、Rossi、Soldat、Stier 和 Unruh2020 年a）。然而，杂草会降低草坪的美观度并降低比赛场地的安全性（Bartholomew 等人，2017）。参考巴塞洛缪、坎贝尔和华莱士2015年；布罗斯南等人。参考 Brosnan、Dickson、Sorochan 和 Stier2014），包括形成不平坦的表面，导致绊倒和震动伤害（Otago 等，2014）。参考奥塔哥、天鹅、奇弗斯、芬奇、佩恩和果园2007年；索拉特参考索拉特2015）。

运动场的综合杂草管理策略通常受到特定使用因素和有关人类健康的法规的限制。由于草坪草通常是多年生的，因此在一年生农作物中采用一些控制杂草的方法，例如耕作（Carroll 等人，2017）。参考文献 Carroll、Brosnan、Unruh、Stephens、McKeithen 和 Boeri2021 年；蒙肖等人。参考文献 Munshaw、Dickson、Cropper 和 Sorochan2017）或种植覆盖作物（Elford 等人，2017）。参考埃尔福德、塔迪夫、罗宾逊和里昂2008年；拉森等人。参考拉森、克里斯托弗森和费舍尔2004），都是糟糕的选择。由于担心人类接触农业化学品，尤其是学校操场上的儿童，导致对运动场除草剂进行了额外监管（Bartholomew 等人，2017）。参考巴塞洛缪、坎贝尔和华莱士2015年；赫尔利等人。参考 Hurley、Green、Gouge、Bruns、Stock、Braband、Murray、Westinghouse、Ratcliffe、Pehlman 和 Crane2014年；科瓦莱夫斯基等人。参考文献 Kowalewski、Stock、McDonald、Mattox 和 Daviscourt2016）。由于抗除草剂杂草（包括那些表现出交叉和多重抗性的杂草）在多个州的草坪系统中迅速蔓延，除草剂的使用也变得复杂化（Brosnan 等，2017）。参考 Brosnan、Barrett 和 Bhowmik2020 年乙，参考 Brosnan、Elmore 和 Bagavathiannan2020 c，McCurdy 等人。参考资料 麦柯迪、鲍林、德卡斯特罗、巴顿、科瓦莱夫斯基、马托克斯、布罗斯南、欧文、阿斯丘、贡萨尔维斯和埃尔莫尔2023）。使用多种化学和非化学策略被视为延迟耐药性的关键策略（Brosnan 等，2017）。参考 Brosnan、Barrett 和 Bhowmik2020 年乙，参考 Brosnan、Elmore 和 Bagavathiannan2020 年c)。

草坪系统中的一年生早熟禾（ Poa annua L.）对多种除草剂的抗性已成为特别关注和研究的领域（Allen 等，2015）。参考艾伦、欧文、弗里斯沃尔德、布鲁斯南、麦柯迪、鲍林、巴顿、埃尔莫尔、甘农、麦卡蒂和麦卡洛2022 年；布罗斯南等人。参考 Brosnan、Barrett 和 Bhowmik2020 年乙，参考 Brosnan、Elmore 和 Bagavathiannan2020年c；卡罗尔等人。参考文献 Carroll、Brosnan、Unruh、Stephens、McKeithen 和 Boeri2021）。在美国杂草科学协会进行的一项早期调查中，受访者将一年生早熟禾列为美国和加拿大最麻烦的草坪杂草以及第三大常见草坪杂草（Van Wychen参考范·怀钦2020）。

合作推广被视为传播除草剂抗性和可持续杂草管理知识的重要工具（Coble 和 Schroeder）参考科布尔和施罗德2016年；欧文和弗里斯沃尔德参考欧文和弗里斯沃尔德2016年；肖等人。参考文献 Shaw、Barrett、Schroeder、Asmus、Ervin、Jussaume 和 Coble2018），特别是草坪系统（Allen 等人，2018）。参考艾伦、欧文、弗里斯沃尔德、布鲁斯南、麦柯迪、鲍林、巴顿、埃尔莫尔、甘农、麦卡蒂和麦卡洛2022 年；克莱因和格林参考克莱因和格林2002）。一项针对校园员工的研究发现，他们比任何其他培训主题更需要有关杂草管理和除草剂使用的信息（Kowalewski 等，2017）。参考文献 Kowalewski、Stock、McDonald、Mattox 和 Daviscourt2016）。欧文等人。（参考文献 Ervin、Breshears、Frisvold、Hurley、Dentzman、Gunsolus、Jussaume、Owen、Norsworthy、Al Mamun 和 Everman2019）发现，更依赖Extension的杂草管理建议的农民更有可能担心除草剂抗性，并且更愿意与邻近的农民谈论这个问题。研究发现，参加推广研讨会有助于更多地采用城市节水实践（Borisova 和 Useche）参考鲍里索娃和乌塞切2013）和环境景观管理实践（诺克斯和以色列参考诺克斯和以色列1996）。

本研究使用了一项全国调查（由该研究小组开发和实施）的数据来确定参加推广活动对草坪运动场杂草管理措施采用的影响。它还确定了运动场经理依赖于专门用于管理一年生早熟禾的信息的扩展。

材料和方法
研究小组对美国草坪管理者进行了一项关于杂草管理挑战和实践的全国调查。这项调查于 2020 年 8 月至 9 月进行。除了有关运动场杂草管理的一般问题外，调查还包括一些专门有关一年生早熟禾管理的问题。先前调查草坪管理者的研究通常是针对特定州或地区的，而不是全国性的（例如，Barnes 等人，2017）。参考文献 Barnes、Nelson、Meyer、Watkins、Bonos、Horgan、Meyer 和 Murphy2018年；克莱因和格林参考克莱因和格林2002年；华莱士等人。参考华莱士、巴塞洛缪和坎贝尔2016）。

本调查是作为大型多州研究和教育项目的一部分而设计和实施的，该项目由 USDA-NIFA 特种作物研究计划支持，该计划由 14 个州的 16 名大学教师组成的团队进行 (resistpoa.org/)。调查数据包括美国大陆 37 个州运动场管理者的回答，这些州占美国大陆 95% 的人口和 79% 的土地面积（图 1  ）。设有项目研究人员的14个州占受访者的73%。其中，大多数来自亚利桑那州（占总数的 9%）、佛罗里达州（10%）、北卡罗来纳州（10%）和德克萨斯州（11%）。在没有项目研究人员的州中，7%的受访者来自纽约，5%来自加利福尼亚州，15%分布在其余21个州。

当前的研究重点是运动场（包括运动场、学校场、城市公园和其他休闲区域）的管理者。该互联网调查工具是与管理该调查的 Great Lakes Marketing Research (glm.com) 合作开发的。受访者是从为体育和休闲草坪专业人士提供服务的州、地区和国家组织中招募的（例如，运动场管理协会（及其附属分会）、大学草坪管理博客和列表服务器）。这些组织向其会员公布了调查结果，并邀请那些自称为运动场管理者的人完成在线调查。还要求合作推广草坪经理联系人名单做出答复。

该调查要求运动场管理者根据他们对管理一年生早熟禾的帮助程度，对他们的三大信息来源进行排名。受访者有七种选择：

专业顾问/草坪顾问

当地经销商的现场代表

推广代理或大学专家

运动草坪公司代表

STMA——运动草坪管理者协会（国家或地方分会）

其他运动草坪管理者

家庭成员

他们可以根据对年度早熟禾管理的帮助程度将信息源排名第一、第二和第三，而对其他来源不进行排名。

该调查还询问了推广在杂草管理实践采用中的普遍作用，而不仅仅是每年的早熟禾管理。在调查中，受访者被问到：“在过去3年里，您参加过多少次大学研究或推广草坪草或害虫综合防治研讨会、研讨会、实地考察日、网络研讨会等？” 在全文中，我们将这些称为“扩展事件”。该调查于 2020 年 8 月至 9 月期间进行；因此，“过去三年”是从 2017 年 8 月到 2017 年 9 月到 8 月到 2020 年 9 月。有五种回答选项：没有参加、一次、两次、三次和四次或更多活动。该样本由 348 名受访者组成，其中 325 人参加了一项或多项推广活动。然后，参加一次或多次活动的受访者被要求表明他们是否“由于参加和了解大学研究或推广草坪或综合害虫管理研讨会、研讨会的主题而采用了以下任何草坪管理或综合害虫管理实践” 、会议、网络研讨会或其他活动。” 受访者可以选择以下九个选项中的任意数量（受访者可以选择多个选项）：

1）使用了新的除草剂

2）轮换以前使用过的除草剂

3）实施了具有不同除草剂作用模式（MOA）的杂草控制计划

4）改进文化实践（割草、耕作、施肥、灌溉、手工除草、监督、重新铺草/重新种植）

5）改变草坪草品种或品种

6）改变植物生长调节剂

7）改善土壤物理/化学性质

8）侦察并绘制逃脱控制的植物图

9）使用特定场地杂草管理/精准草坪管理

他们还可以选择在额外的“其他”练习中进行写作。

估计了不同的回归方程，以检查哪些经理和设施属性与以下因素相关：(a) 由于过去 3 年的扩展出勤而采用更多的管理实践，以及 (b) 采用个人管理实践的可能性更大参加扩展草坪活动后的管理实践。

有大量文献对影响农作物和畜牧生产实践采用的因素进行了综述和荟萃分析（Baumgart-Getz 等，2016）。参考 Baumgart-Getz、Prokopy 和 Floress2012年；刘等人。参考文献 Liu、Bruins 和 Heberling2018年；卢等人。参考文献 Lu、Ranjan、Floress、Arbuckle、Church、Eanes、Gao、Gramig、Singh 和 Prokopy2022 年；普罗科皮等人。参考 Prokopy、Floress、Klotthor-Weinkauf 和 Baumgart-Getz2008），但在草坪系统中采用的文献很少。回归分析中使用的解释变量是假设影响实践采用的因素的分类变量（表 1）。其中包括：

管理的设施类型。该变量测试了以下假设：管理实践可能因所管理的设施而异。例如，一些人注意到学校场地上的杂草控制实践比其他场所或环境有更严格的监管（Bartholomew 等，2017）。参考巴塞洛缪、坎贝尔和华莱士2015年；赫尔利等人。参考 Hurley、Green、Gouge、Bruns、Stock、Braband、Murray、Westinghouse、Ratcliffe、Pehlman 和 Crane2014年；科瓦莱夫斯基等人。参考文献 Kowalewski、Stock、McDonald、Mattox 和 Daviscourt2016）。

在职员工人数。对农作物的研究经常发现（较大的）经营规模和实践采用之间存在正相关关系，尽管这并不是一个普遍的发现（Liu 等人，2017）。参考文献 Liu、Bruins 和 Heberling2018年；卢等人。参考文献 Lu、Ranjan、Floress、Arbuckle、Church、Eanes、Gao、Gramig、Singh 和 Prokopy2022 年；普罗科皮等人。参考 Prokopy、Floress、Klotthor-Weinkauf 和 Baumgart-Getz2008）。

管理的草坪面积（公顷）。管理的英亩（公顷）以及员工数量反映了规模效应。

参加的推广活动数量。研究发现，参加推广研讨会有助于更多地采用城市节水实践（Borisova 和 Useche）参考鲍里索娃和乌塞切2013）和环境景观管理实践（诺克斯和以色列参考诺克斯和以色列1996）。

受访者年龄。卢等人。（参考文献 Lu、Ranjan、Floress、Arbuckle、Church、Eanes、Gao、Gramig、Singh 和 Prokopy2022）假设年龄较大会对收养产生负面影响，但他们的荟萃分析发现只有 53% 的研究支持这一假设。鲍姆加特-盖茨等人。（参考 Baumgart-Getz、Prokopy 和 Floress2012）发现年龄总体上有负面影响。

多年行业工作经验。卢等人。（参考文献 Lu、Ranjan、Floress、Arbuckle、Church、Eanes、Gao、Gramig、Singh 和 Prokopy2022）假设多年的经验会对采用产生负面影响，但只有 42% 的研究支持这一点。鲍姆加特-盖茨等人。（参考 Baumgart-Getz、Prokopy 和 Floress2012）发现多年的经验总体上会产生负面影响。

教育。Baumgart-Getz 等人在对实践采用研究的荟萃分析中。（参考 Baumgart-Getz、Prokopy 和 Floress2012）发现“几乎每项研究都将教育作为个人能力的积极衡量标准进行了讨论。” Baumgart-Getz 对正规教育（受教育年限）和扩展培训进行了区分。他们发现，虽然正规教育对采用没有显着影响，但推广培训确实对采用产生了积极影响。

性别。正式的荟萃分析中尚未考虑性别，但评论发现结果好坏参半，一些研究发现女性或多或少可能会收养孩子（Liu 等，2017）。参考文献 Liu、Bruins 和 Heberling2018）。

所采用的总体实践使用了两种回归规范：标准普通最小二乘法 (OLS) 模型和泊松回归模型。我们的因变量是计数数据的示例：所有观察值都是正整数（特别是 0、1、2…8）。将 OLS 应用于计数数据可能会引入估计偏差（Cameron 和 Trivedi参考卡梅伦和特里维迪2013），特别是如果数据的分布偏向于更高或更低的整数（例如，偏向于零）。然而，我们的数据（参与者之间的）并没有特别倾斜，众数处于中心值。因此，OLS 下的正态性假设可能是可接受的近似值。此外，OLS 结果比泊松回归的结果更容易解释。例如，泊松回归的系数影响从一个整数跳到下一个整数的边际概率，而 OLS 系数则衡量所采用实践数量的直接变化。

表 1报告了完整样本 ( n = 348) 和采用回归方程中使用的观察结果 ( n = 325) 的受访者特征比例。实践采用问题询问了“由于延期”出勤而采用的情况。只有参加活动的人才能回答收养问题。请注意，仅参与者和完整样本的特征比例（除了扩展活动出席率）几乎相同（表 1）。

运行单独的逻辑回归方程来检查管理者和设施属性对采用个人管理实践的影响。如果采用这种做法，则回归中的因变量等于 1，否则等于 0。个人管理实践采用回归包括与总实践采用方程相同的解释变量。

使用等式1，为实践采用的每个逻辑回归报告调整 后的计数 R 2 (ACR 2 ) ：

逻辑回归的输出预测每个观察结果的采用或不采用。ACR 2将逻辑回归预测与“朴素”模型进行比较，其中预测所有响应都与最常见的响应相同。例如，假设 80% 的观察结果为“是”，可以采用。如果有人天真地预测所有观察结果都是肯定的，那么他们在 80% 的情况下都是正确的。ACR 2衡量使用回归模型相对于该朴素模型的预测误差减少的百分比。如果回归预测并不比朴素模型更好，则 ACR 2 = 0。如果回归预测完美，则 ACR 2 = 1。

报告了逻辑回归中变量的优势比 (OR) 及其显着性水平。在本研究中，OR 衡量特定类别（例如年龄类别、教育类别）的受访者相对于参考类别如何改变其实践采用的几率。几率是采用的概率除以不采用的概率（UCLA 2023）。OR = 1 意味着属于该类别对于相对于参考类别的采用几率没有影响。例如，OR = 2 意味着属于该类别，采用的几率会增加一倍，而 OR = 0.5 则意味着属于该类别，采用的几率会降低一半。组联合显着性的似然比检验还进行了分类变量分析。原假设是特定组中所有变量的系数均为零（例如，所有类型的设施变量的系数均为零、所有年龄变量均为零、所有教育变量均为零等）。

还进行了有序逻辑回归分析，以检查管理者和设施属性如何影响扩展草坪活动的出席率。因变量，即参加的活动数量，报告的值为 0 至 3 且≥4。由于所有响应都不是严格的数字，而是序数（即“4 及以上”严格来说不是数字），因此使用了有序回归（Jussaume Jr 等，2017）。参考文献 Jussaume、Dentzman、Frisvold、Ervin 和 Owen2022 年；卢埃林等人。参考文献 Llewellyn、D'Emden、Owen 和 Powles2009）。这种回归包括参加和未参加推广活动的受访者。三个观察值缺少受访者属性数据，因此从回归中删除，样本量为 345。本研究中的所有回归均使用 STATA 版本 17（StataCorp LLC，College Station，TX，USA）运行。

结果与讨论
年度早熟禾管理信息来源
扩展最常被列为最有帮助的信息来源（22% 的受访者）（图 2）。然而，紧随其后的是其他草坪经理（19%）、专业顾问/草坪顾问（18%）以及当地农用化学品经销商的现场代表（16%）。53% 的受访者将 Extension 列为最有用的信息来源前三名，仅次于现场代表/当地经销商来源（54%）。这也意味着47% 的受访者并未将Extension列为前三大来源，这表明运动场管理者对年度蓝草有用信息来源的看法差异很大。研究发现，城市人口历来对延伸意识较低（Fox et al., 2016）。参考 Fox、Ruemenapp、Proden 和 Gaolach2017年；亨宁等人。参考文献 Henning、Buchholz、Steele 和 Ramaswamy2014年；赖森参考理由2014）。

通过推广参加杂草管理实践
一名受访者没有回答有关延期出勤的问题。6% 的受访者在过去 3 年没有参加过推广活动，而 12% 参加了 1 次，20% 参加了 2 次，22% 参加了 3 次，39% 参加了 4 次或更多活动（表 1  ）。受访者被问及是否“由于参加并了解了推广活动中的主题”而采取了特定的草坪管理实践。没有参加推广活动的受访者没有回答有关“因”参加而收养的问题。尽管回答范围在零到九种不同的做法之间，但 52% 的受访者采用了两种到四种做法（图 3 ））。模式响应采用了三种做法（占回答者的 21%）。在过去 3 年参加过草坪推广活动的参与者中，97% 的人采用了一种或多种做法，89% 的人采用了两种或多种做法，76% 的人采用了三种或更多做法。超过一半的与会者采用了四种或更多的做法，超过三分之一的人采用了五种或更多的做法。

最常用的管理实践是某种形式的改良文化实践（即割草、耕作、施肥、灌溉、手工除草、监督、重新铺草/重新种植），65%的受访者采用了文化实践（图4  ）。其次是使用新的除草剂（53%）、采取改善土壤物理/化学性质的措施（50%）、改变除草剂 MOA（即一年内使用不同的 MOA）（50%）、跨年轮换除草剂 MOA (49%)，以及特定地点或精确技术 (44%)。不太常见的做法包括改变品种、改变植物生长调节剂以及寻找和绘制逃脱控制的植物（27％或更少）。

生产投入可以作为产品出售，使私营企业能够从技术转让中获得收益。从历史上看，扩展的作用是提供私营部门可能供应不足的公共物品类型信息（Anderson 和 Feder参考安德森和费德2007年；伯克豪瑟等人。参考 Birkhaeuser、Evenson 和 Feder1991）。改进文化实践的采用率相对较高可能是由于对此类实践的推广重视。使用文化实践也可能是由于缺乏新的活性成分和 MOA（Allen 等，2017）。参考艾伦、欧文、弗里斯沃尔德、布鲁斯南、麦柯迪、鲍林、巴顿、埃尔莫尔、甘农、麦卡蒂和麦卡洛2022 年；埃尔莫尔等人。参考埃尔莫尔、巴顿、甘农和布鲁斯南2023；哈恩等人。参考文献 Hahn、Sallenave、Pornaro 和 Leinauer2020 年；麦克杜格尔参考麦克杜格尔2016）。

过去 3 年参加过一次草坪推广活动的受访者因出席而采取了 2.9 项管理措施（图 5）。平均采用率随着出席人数的增加而增加：参加两次活动的人有 3.1 次练习，参加三场活动的人有 4.1 次练习，参加四次或更多活动的人有 4.6 次练习。

影响实践采用的因素
表 2报告了回归结果，确定了影响过去 3 年因参加推广草坪活动而采取的做法总数的因素。仅报告回归结果中具有统计显着性 (α ≤ 0.10) 的变量（表 2）。捕获受访者个人或设施特征的相对较少的变量具有显着性。经营面积超过 50 英亩（20.2 公顷）的设施的人们比管理较少公顷的设施的人们大约采取了一种额外的做法（OLS 系数为 0.938）。同样，拥有 50 至 99 名员工和 100 至 249 名员工的公司几乎比其他公司多采用一种做法（OLS 系数分别为 0.863 和 0.972）。与低学历（即高中及以下）的受访者相比，拥有职业/延伸证书或研究生学位的受访者大约多采取一种做法。其他教育水平（相对于最低教育水平）具有积极的影响，但在统计上并不显着。

实践采用的最重要预测因素是过去 3 年的推广活动出席率。参加3次和4次以上的系数非常显着。OLS 结果可以解释如下。省略的默认变量正在参加一项活动。参加两次的系数在统计上与零没有差异，这意味着从参加一次活动到参加两次活动没有增量效应。三项活动的系数为 1.34，这表明从参加 1 项活动改为参加 3 项活动将使采取的做法总数平均增加略多于 1 项。四项或四项以上活动的系数为 1.95，这表明从参加一项活动改为参加四项活动将增加大约两项实践所采用的实践总数。

通过对调查中每个单独实践选项的逻辑回归来考虑过去 3 年的推广活动出席率和经理特征对个体实践采用的影响（表 3）。回归包括总实践采用方程中使用的所有变量（表 1）。然而，我们仅报告了优势比与 α ≤ 0.10 时优势比显着不同的变量。调整后的计数R 2 (ACR 2 )测量预测误差的减少。对于新的除草剂用途，ACR 2 = 0.238，这意味着回归将预测误差（相对于朴素模型）减少了 23.8%。对于轮换除草剂，预测误差降低了 35%。

根据优势比，参加四次或更多延伸草坪活动会增加采用六种不同做法的几率。对于六次实践，在过去 3 年参加四次或更多活动（与一次参考案例相比），采用的几率会增加 2.9 至 6 倍（参见优势比，表 3），具体取决于实践。参加三项活动​​使采用三种做法的可能性（相对于参加一次）增加了 2.9 至 6.1 倍（表 3），具体取决于实践。将参加活动从一场活动增加到两场（未显示）对于实践采用并没有产生统计学上的显着影响。

有一些证据表明采用某些做法会产生规模效应。那些经营面积较大的人与多年来轮换除草剂和使用不同作用机理的除草剂的可能性更大有关，而那些拥有更多员工的人与改变品种和使用植物生长调节剂的可能性更大有关。跨实践的教育和采用之间没有明确的模式。更多年的工作经验与更多地使用新型除草剂有关。这可能是因为随着时间的推移，出现了更多新的除草剂（或者对旧除草剂产生了抗药性）。近年来，注册新产品所需的时间已超过 11 年（McDougall.参考麦克杜格尔2016）。

对于采用的全部实践的 OLS 和泊松回归，只有扩展变量具有共同显着性（表 4）。扩展变量对于八个单独实践中的六个也具有共同显着性。设施类型的系数对于四种做法（改变品种、改变植物生长调节剂、改变改善土壤特性的做法以及实施特定地点/精密技术）共同重要。年龄和经验系数在任何回归中都不具有共同显着性。为了解决年龄和经验之间可能存在的共线性（因为两者往往一起增加），回归也与年龄而不是经验变量一起进行，反之亦然。然而，结果并没有发生质的变化。工厂的员工数量显着影响改变品种或使用植物生长调节剂的可能性。教育是除草剂轮换和杂草侦察/绘图的重要预测因素。

只有 22% 的受访者将推广列为年度早熟禾管理最有帮助的信息来源。然而，这 22% 高于任何其他信息源。一半的受访者将扩展列为最有用的信息源前三名，但一半的受访者没有将其排在前三名。因此，扩展是运动场管理者年度蓝草管理的重要但不是主导性的信息来源。许多受访者并不直接依赖扩展作为信息源，但他们也不太依赖任何其他单一替代源。阿斯姆斯和施罗德（参考阿斯姆斯和施罗德2016）讨论了有关农作物推广和杂草管理的类似结果，而 Frisvold 和 Deva（参考弗里斯沃尔德和德瓦2012）报告了推广和灌溉管理的类似结果。调查结果表明，年度早熟禾管理信息不存在“一站式购物”。

推广不是年度早熟禾管理信息的主要来源的一个原因可能是并非所有州都有草坪推广专家。在对美国 31 个州进行的一项调查中，有 26 个州报告称拥有草坪推广专家（Patton 等人，2017）。参考巴顿、特伦霍尔姆和华尔兹2013）。在这 26 个州中，只有 14 个州拥有负责草坪推广的杂草科学家。因此，缺乏扩展的存在可能会削弱其影响。缺乏随叫随到的专业知识是城市环境中推广交付面临的几个有记录的挑战之一（Collins 和 Gaulach）参考柯林斯和高拉赫2018年；福克斯等人。参考 Fox、Ruemenapp、Proden 和 Gaolach2017年；高拉赫等人。参考高拉赫、科恩和桑德斯2017年；亨宁等人。参考文献 Henning、Buchholz、Steele 和 Ramaswamy2014年；赖森参考理由2014）。

草坪管理者正在寻找多种不同的信息来源来管理一年生早熟禾。这给未来的研究和推广计划提出了两个问题。首先，这些不同的来源是否提供了有关除草剂抗性和其他杂草管理主题的一致信息？早期的研究强调了一致的信息传递对于阻力管理的重要性（Allen 等，2017）。参考艾伦、欧文、弗里斯沃尔德、布鲁斯南、麦柯迪、鲍林、巴顿、埃尔莫尔、甘农、麦卡蒂和麦卡洛2022 年；约翰逊等人。参考约翰逊、欧文、克鲁格、杨、肖、威尔逊、威尔卡特、乔丹和韦勒2009年；肖等人。参考文献 Shaw、Barrett、Schroeder、Asmus、Ervin、Jussaume 和 Coble2018）和城市草坪管理（Allen 等人，2018）参考艾伦、欧文、弗里斯沃尔德、布鲁斯南、麦柯迪、鲍林、巴顿、埃尔莫尔、甘农、麦卡蒂和麦卡洛2022 年；鲍里索娃等人。参考文献 Borisova、Giacalone、Hanahan 和 Momo2011年；欧文等人。参考文献 Ervin、Dixon、Montry、Paton、Elmore、Gannon、Bowling、Kaminski、Kowalewski、McCurdy、McElroy、Unruh 和 Bagavathiannan2022）。其次，专业顾问、草坪顾问和其他信息源在多大程度上依赖 Extension 来获取信息？扩展可能充当“批发商”而不是“零售商”或直接的信息提供商（Stock 等，2017）。参考股票，Kowalewski，Gould 和 Jepson2020）。

在推广活动的参加者中，过去三年参加活动的频率越高，与采用更多的杂草管理措施显着相关。斯托克等人。（参考股票，Kowalewski，Gould 和 Jepson2020）发现，返回参加额外扩展培训的校园管理者的实践采用率高于首次参加的校园管理者。这表明，可以通过鼓励过去的推广活动参与者重复参加来增强实践的采用。可以通过维护过去的参与者列表，然后向以前的参与者发送新活动的个性化后续邀请来尝试。与之前的活动相比，个性化的后续邀请可以强调要涵盖的新主题或信息。

还有一些证据表明规模效应，即从事较大业务（以公顷或员工为单位）的管理人员更有可能采用某些做法。埃尔莫尔等人。（参考埃尔莫尔、巴顿、甘农和布鲁斯南2023）指出，员工流动和寻找熟练、知识渊博的劳动力是采用综合杂草管理实践的障碍。众所周知，草坪和景观行业的员工流动率很高（Mathers 等，2017）。参考文献 Mathers、Acuna、Long、Behe、Hodges、Haydu、Schuch、Barton、Dennis、Maynard 和 Hall2010年；巴顿和赖歇尔参考巴顿和赖歇尔2011），而且较大的组织可能能够通过参加扩展活动来投资培训，以减少员工流动的影响（Elmore 等，2011）。参考埃尔莫尔、巴顿、甘农和布鲁斯南2023）。

实际影响
草坪管理者寻找多种不同的信息源来管理一年生早熟禾。推广是年度早熟禾管理的重要但不是主要的信息来源。这凸显了需要不同的信息源来提供有关除草剂抗性管理等重要主题的一致信息。经常建议使用多种不同的杂草管理方法来延缓除草剂抗性。在过去的三年里，更频繁地参加推广草坪活动与更多地采用更多的杂草管理实践有关（不仅仅是年度早熟禾管理）。这表明，可以通过鼓励过去的推广活动参与者重复参加来增强实践的采用。这可以通过维护过去参加者的列表来尝试，然后向以前的参与者发送新活动的个性化后续邀请。与之前的活动相比，个性化的后续邀请可以强调要涵盖的新主题或信息。