Influence of a Range of Dosages of MCPA, Glyphosate, and Thifensulfuron: Tribenuron (2:1) on Conventional Canola (<i>Brassica napus</i>) and White Bean (<i>Phaseolus vulgaris</i>) Growth and Yield
Notice bibliographique
Résumé
There is a high potential for inadvertent herbicide injury to crops in western Canada on an annual basis because of the diversity of crops grown in close proximity to each other, although accurate data regarding the annual number of injury incidents is not available. A field study was conducted at two locations in southern Manitoba, Canada, in 2001 and 2002, to investigate the effects of a range of dosages of MCPA ester, glyphosate, and thifensulfuron:tribenuron (2:1) applied to the seedling growth stage of conventional (nongenetically engineered) canola and white bean on subsequent shoot dry matter and crop yield. Similar to other studies that utilized sublethal herbicide dosages, results between site-years were variable, particularly for crop yield. Where possible, a nonlinear log-logistic model was fitted to the data. Generally, canola was more sensitive than white bean to the herbicides used in this study. Based on the fitted regression equations and recorded mean values for canola, 10% of the commercial herbicide dosage normally applied in other (possibly adjacent) crops caused greater than 10% canola yield loss for 9 of 12 unique combinations of herbicide-site-year. For white bean, 10% of the commercial herbicide dosage caused yield losses greater than 10% for only 4 of 13 unique combinations of herbicide-site-year. Spray drift is probably the most common source of inadvertent application of herbicide to sensitive crops; generally, only a fraction of the herbicide dosage applied on an adjacent crop drifts off-target. The results of this study indicate that for any of the three herbicides investigated on canola and white bean, it is difficult to accurately predict eventual crop yield loss based on early season sublethal herbicide injury symptoms due to site-year variability and the potential for crop recovery and compensatory growth. This response was particularly true for white bean in this study.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».