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Enregistrement W1640049104 · doi:10.1520/stp11204s

Biologically Active In-Tank Formulation of Acid Herbicides

2003· book-chapter· en· W1640049104 sur OpenAlexaff
D. Penner, J Michael, WG Brown, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypothesis tested in this research is that with the addition of a suitable adjuvant to the spray solution the acid form of weakly acidic herbicides can be directly added to the spray tank without first making the salt yet obtaining the desired weed control activity. This eliminates the formulation steps of making the salt. Greenhouse studies were focused on applying the adjuvant RI with glyphosate acid to velvetleaf, common lambsquarters, and giant foxtail. Weed control in the presence or absence of additional diammonium sulfate was equivalent to control obtained with the RU formulation of the isopropylamine salt of glyphosate with or without additional diammonium sulfate in the spray solution. The RI adjuvant was also evaluated and found effective in increasing biological activity of generic isopropylamine formulations of glyphosate containing less than 15% adjuvant in the formulations. In field trials the adjuvant RI applied with glyphosate acid performed as effectively as it had in greenhouse trials. In field trials the adjuvant RI applied with dicamba acid was much more effective than the commercial formulation of dicamba. Benefits from this technology include the potential for less off-site movement of dicamba vapors due to greater foliar absorption, less transport of water, elimination of the need to make salts of the herbicide acid, and reduced need for container disposal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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