Weed Management in Kidney Bean with Tank Mixes of S-Metolachlor, Imazethapyr and Linuron
Notice bibliographique
Résumé
Field studies were conducted in various locations in Ontario during 2011 to 2013 to evaluate s-metolachlor, imazethapyr and linuron applied preemergence (PRE) alone and in tankmix combination for the control of troublesome weeds in kidney bean. S-metolachlor, imazethapyr, linuron, s-metolachlor + imazethapyr, s-metolachlor + linuron and s-metolachlor + imazethapyr + linuron applied PRE at rates evaluated caused 3% or less injury in kidney bean. S-metolachlor provided 87% - 91% control of redroot pigweed, 46% - 55% control of common lambsquarters, and 96% - 97% control of green foxtail. Imazethapyr provided 93% - 96% control of redroot pigweed, 96% - 99% control of lambsquarters and 86% - 93% control of green foxtail. Linuron provided 82% - 98% control of lambsquarters, 82% - 99% control of redroot pigweed and 55% - 85% control of green foxtail. The tank mixes of s-metolachlor plus imazethapyr, s-metolachlor plus linuron, and s-metolachlor plus imazethapyr plus linuron provided 92% - 100% control of lambsquarters, redroot pigweed and green foxtail. Generally, kidney bean yields reflected the level of weed control. Based on these results, tank mixes of s-metolachlor plus imazethapyr, s-metolachlor plus linuron, and s-metolachlor plus imazethapyr plus linuron all provide an adequate margin of crop safety and excellent control of redroot pigweed, common lambsquarters and green foxtail in kidney bean.
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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 ».