Preplant and Postemergence Control of Glyphosate-Resistant Giant Ragweed in Corn
Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate-resistant (GR) giant ragweed has recently been identified in southwestern Ontario and has the potential to be a significant problem for regional corn producers. Eight field trials [four with preplant (PP) and four with postemergence (POST) herbicides] were conducted from 2013 to 2014 on various Ontario farms infested with GR giant ragweed to determine the efficacy of PP and POST tank-mixes in corn. Glyphosate tank-mixed with atrazine, dicamba, dicamba/atrazine, mesotrione plus atrazine, flumetsulam, isoxaflutole plus atrazine, saflufenacil/dimethenamid-P, S-metolachlor/atrazine and rimsulfuron applied PP provided up to 54%, 95%, 93%, 95%, 40%, 89%, 91%, 50% and 93% control of GR giant ragweed and reduced dry weight 69%, 100%, 99%, 100%, 30%, 92%, 98%, 66% and 99%, respectively. POST application of glyphosate alone and tank-mixed with 2,4-D ester, atrazine, dicamba, dicamba/diflufenzopyr, dicamba/atrazine, bromoxynil plus atrazine, prosulfuron plus dicamba, mesotrione plus atrazine, topramezone plus atrazine, tembotrione/thiencarbazone-methyl and glufosinate provided up to 31%, 84%, 39%, 94%, 89%, 86%, 83%, 78%, 72%, 43%, 63% and 58% GR giant ragweed and reduced dry weight 55%, 99%, 72%, 99%, 99%, 98%, 96%, 96%, 93%, 89%, 91% and 95%, respectively. In general, PP control of GR giant ragweed was greater than POST applied herbicides evaluated. Based on these results, glyphosate tank-mixes containing dicamba or mesotrione plus atrazine applied PP, and dicamba applied POST will provide the most consistent control of GR giant ragweed in corn.
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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 ».