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Enregistrement W2049538721 · doi:10.4141/cjps09089

Chemical and mechanical weed management strategies for grain pearl millet and forage pearl millet

2010· article· en· W2049538721 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Anne Vanasse, Gilles Leroux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPendimethalinPearlAgronomyWeed controlForagePennisetumMetolachlorBiologyWeedGrain yieldPesticideGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are limited options for controlling weeds in grain and forage pearl millet production in eastern Canada. Field studies were conducted near Quebec City in 2005 and 2006 to evaluate the effectiveness of herbicidal treatments (s-metolachlor/benoxacor and pendimethalin) and harrowing to control weeds and maximize yield in grain and forage pearl millet cultivation. s-Metolachlor/benoxacor and pendimethalin were applied either preemergence or early postemergence at the full dose recommended for corn and at half of that dose. Harrowing was evaluated at the three- and the five-leaf stage of pearl millet. In both types of pearl millet, s-metolachlor/benoxacor applied preemergence reduced plant density and yield. All other herbicidal treatments caused no visual injury to pearl millet and adequately controlled annual weeds, leading to grain and forage yields similar or slightly lower than those of the hand-weeded control. Better barnyard grass control resulted from early postemergence application of s-metolachlor/benoxacor compared with that of pendimethalin. Preemergence application of pendimethalin was more effective at controlling barnyard grass than early postemergence application. Harrowing was not effective at controlling annual weeds, resulting in important millet yield losses.Key words: Pearl millet, Pennisetum glaucum, s-metolachlor/benoxacor, pendimethalin, mechanical weed control, weed harrowing

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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