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Enregistrement W2026699375 · doi:10.1614/wt-d-15-00001.1

Herbicide Programs for Control of Glyphosate-Resistant Volunteer Corn in Glufosinate-Resistant Soybean

2015· article· en· W2026699375 sur OpenAlexaboutno aff
Parminder S. Chahal, Amit J. Jhala

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGlufosinateFoxtailVolunteerGlyphosateAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate-resistant (GR) volunteer corn is a significant problem weed in soybean grown in rotation with corn in the midwestern United States and eastern Canada. The objective of this study was to evaluate the efficacy of glufosinate applied in single or sequential applications compared with acetyl-coenzyme A carboxylase (ACCase) inhibitors applied alone or tank mixed with glufosinate for controlling GR volunteer corn in glufosinate-resistant soybean. At 15 d after early-POST (DAEP), ACCase inhibitors applied alone controlled volunteer corn 76 to 93% compared to 71 to 82% control when tank mixed with glufosinate. The expected volunteer corn control achieved by tank mixing ACCase inhibitors and glufosinate was greater than the glufosinate alone, indicating that glufosinate antagonized ACCase inhibitors at 15 DAEP, but not at later rating dates. ACCase inhibitors applied alone or tank mixed with glufosinate followed by late-POST glufosinate application controlled volunteer corn and green foxtail ≥ 97% at 30 DAEP. Single early-POST application of glufosinate controlled common waterhemp and volunteer corn 53 to 78%, and green foxtail 72 to 93% at 15 DAEP. Single as well as sequential glufosinate applications controlled green foxtail and volunteer corn greater than or equal to 90%, and common waterhemp greater than 85% at 75 d after late-POST (DALP). Contrast analysis suggested that glufosinate applied sequentially provided greater control of volunteer corn at 15 and 75 DALP compared to a single application. Similar results were reflected in volunteer corn density and biomass at 75 DALP. Volunteer corn interference did not affect soybean yield, partly because of extreme weather conditions (hail and high winds) in both years of this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations51
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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