Sensitivity of Dry Bean to Dimethenamid-p, Saflufenacil and Dimethenamid-p/Saflufenacil
Notice bibliographique
Résumé
There is limited information on the sensitivity of dry bean to dimethenamid-p, saflufenacil and a preformulated mixture of dimethenamid-p/saflufenacil. Field trials were conducted at Exeter and Ridgetown, ON, Canada in 2012 and 2013 to evaluate the tolerance of four market classes of dry bean to dimethenamid-p, saflufenacil and dimethenamid-p/saflufenacil applied preemergence (PRE) at the 1X and 2X manufacturer’s recommended rate in soybean. Dimethenamid-p, saflufenacil and dimethenamid-p/saflufenacil applied PRE caused 0% - 2%, 20% - 31% and 34% - 45% injury in dry bean, respectively. Dimethenamid-p (220 and 440 g ai ha-1) caused no adverse effect on plant stand, shoot dry weight, height and yield of black, white, adzuki and kidney bean. Saflufenacil (25 and 50 g ai ha-1) or dimethenamid-p/saflufenacil (245 and 490 g ai ha-1) reduced plant stand 53% - 70%, shoot dry weight 61% - 81%, height 26% - 48% and yield 40% - 61% of black and white bean. However, saflufenacil applied alone or in combination with dimethenamid-p at the 1X or 2X rates caused no adverse effect on plant stand, shoot dry weight, height and yield of adzuki and kidney bean except with dimethenamid-p/saflufenacil at the 2X rate which reduced plant stand 38% in kidney bean, shoot dry weight 46% in adzuki bean and 42% in kidney bean, and yield 29% in kidney bean. Based on these results, saflufenacil and dimethenamid-p/saflufenacil applied PRE at the proposed rate of 25 and 245 g ai ha-1, respectively does have an adequate margin of crop safety for weed management in black and white bean. Further research is needed to ascertain the margin of crop safety in kidney and adzuki bean.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».