Tolerance of mung bean to postemergence herbicides
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There are a limited number of postemergence (POST) herbicides available for weed management in mung bean production in Ontario. Five field studies were conducted in 2010, 2011 and 2012 near Exeter, Ontario and in 2011 and 2012 near Ridgetown, Ontario to determine the tolerance of mung bean to fomesafen, bentazon, bentazon + fomesafen and halosulfuron applied POST at the 1X and 2X proposed manufacturer’s recommended rate. Bentazon caused 5%-29%, 4%-31%, and 2%-18% injury, fomesafen caused 3%-17%, 1%-7%, and 0%-6% injury, bentazon + fomesafen caused 6%-40%, 4%-37%, and 1%-20% injury, and halosulfuron caused 13%-65%, 8%-75%, and 5%-47% injury in mung bean at 1, 2, and 4 weeks after treatment (WAT), respectively. At Exeter, fomesafen had no adverse effect on height of mung bean but bentazon, bentazon + fomesafen and halosulfuron decreased mung bean height as much as 5% compared to the untreated control. At Ridgetown, there was no decrease in mung bean height due to the herbicides applied. Fomesafen had no adverse effect on shoot dry weight of mung bean but bentazon, bentazon + fomesafen and halosulfuron decreased shoot dry weight of mung beans as much as 43%, 47%, and 57%, respectively. Fomesafen, bentazon, bentazon + fomesafen and halosulfuron had no adverse effect on the seed moisture content and seed yield of mung bean with the exception of halosulfuron applied POST at 70 g ai ha-1 which increased seed moisture content 0.4% at Exeter and 1.4% at Ridgetown and decreased yield 16% at Exeter compared to the untreated control. Based on these results, there is not an adequate margin of crop safety for bentazon, bentazon + fomesafen and halosulfuron applied POST in mung bean. However, there is potential for fomesafen applied POST at the proposed manufacturer’s rate of 240 g ai ha-1 in mung bean production.
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.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle