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Enregistrement W1975064039 · doi:10.4236/ajps.2012.31009

Response of Eight Sweet Maize (<i>Zea mays</i> L.) Hybrids to Saflufenacil Alone or Pre-Mixed with Dimethenamid-P

2012· article· en· W1975064039 sur OpenAlexaffabout
Darren E. Robinson, Nader Soltani, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Plant Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysHybridAgronomyWeedWeed controlBiologyChemistryHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saflufenacil is a new herbicide for use in field maize (Zea mays L.) and other crops that may have potential for weed management in sweet maize. Tolerance of eight sweet maize hybrids to saflufenacil and saflufenacil plus dimethenamid-p applied preemergence (PRE) were studied at two Ontario locations in 2008 and 2009. Saflufenacil applied PRE at 75 and 150 g·ha–1 and saflufenacil plus dimethenamid-p (pre-mixed) applied PRE at 735 and 1470 g·ha–1 caused minimal (less than 5%) injury in Cahill, GH4927, Harvest Gold, Rocker, BSS5362, GG236, GG447, and GG763 sweet maize hybrids at 1 and 2 weeks after emergence (WAE). Saflufenacil or saflufenacil plus dimethenamid-p applied PRE did not reduce plant height, cob size, or yield of any of the sweet maize hybrids tested in this study. Based on these results, saflufenacil and saflufenacil plus dimethenamid-p pre-mixed applied PRE at the doses evaluated can be safely used for weed management in Cahill, GH4927, Harvest Gold, Rocker, BSS5362, GG236, GG447, and GG763 sweet maize under Ontario environmental conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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