Processing Tomato and Weed Response to Flufenacet plus Metribuzin
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted in 1998, 1999, and 2000 at two locations (Harrow and Ridgetown) in southwestern Ontario to determine the biologically effective rates (I 90 ) of a commercial formulation of flufenacet plus metribuzin for weed control and processing tomato tolerance. At the proposed label use rate, flufenacet plus metribuzin provided excellent (≥90%) early-season (22 to 29 d after planting) control of velvetleaf, good (80 to 89%) control of barnyardgrass and redroot pigweed, and fair (60 to 79%) control of common lambsquarters. Flufenacet plus metribuzin provided fair late-season (59 to 97 d after planting) control of redroot pigweed and common lambsquarters and poor (≤59%) control of barnyardgrass and velvetleaf. At Harrow and Ridgetown, I 90 values for early-season weed control ranged from 70 to 1,300 g ai/ha and 50 to 1,900 g ai/ha, respectively. Flufenacet plus metribuzin provided poor weed control at Ridgetown. This result was not attributable to higher weed density or particular weed species but may have been caused by lack of rainfall and too low application rates for the medium-textured soil type. It is estimated that flufenacet plus metribuzin at 1,400 g/ha can control green foxtail season-long, whereas barnyardgrass and common lambsquarters would require 1,900 g/ha. Season-long control of velvetleaf and redroot pigweed would require application rates of 3,200 and 7,100 g/ha, respectively. Only slight early-season crop injury was observed, which was not reflected in yields. Optimum yields of tomatoes were obtained at Harrow at rates lower or slightly higher than the registered rates for corn and soybean. Tomato yields were higher at Harrow than at Ridgetown, which may have been due to differences in soil texture. Tomatoes grown in a medium-textured (Ridgetown) soil appeared to be less competitive against weeds than those grown in a coarse-textured soil (Harrow).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».