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Enregistrement W2079204569 · doi:10.4236/ajps.2013.49220

Glyphosate-Resistant Giant Ragweed (<i>Ambrosia trifida</i> L.): 2,4-D Dose Response and Control with Postemergence Herbicides in Soybean

2013· article· en· W2079204569 sur OpenAlexafffundabout
Joanna Follings, Nader Soltani, Darren E. Robinson, François J. Tardif, Mark B. Lawton, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Plant Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensMonsanto (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesAgricultural Adaptation CouncilGrain Farmers of Ontario
Mots-clésRagweedGlyphosateAgronomyBiologyHerbicide resistanceWeed control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate resistant giant ragweed is an increasing problem in glyphosate resistant cropping systems in southwestern Ontario. The postemergence herbicides registered for use in soybean in Ontario do not provide consistent control of glyphosate resistant giant ragweed. There is limited research on the lowest effective rate of 2,4-D for the control of glyphosate resistant giant ragweed. Consequently, the objectives of this study were a) to determine the efficacy of herbicides applied postemergence for the control of glyphosate resistant giant ragweed in glyphosate resistant soybean, and b) to determine the lowest effective rate of 2,4-D for the control of glyphosate-resistant giant ragweed. Ten postemergence herbicide combinations and seven rates of 2,4-D were evaluated in field studies conducted in 2011 and 2012 at six locations confirmed with glyphosate-resistant giant ragweed. The post emergence herbicides evaluated did not provide acceptable/consistent control. Of the herbicides evaluated, glyphosate plus cloransulam-methyl provided 26% to 70% control 8 WAA of glyphosate resistant giant ragweed, which was the best of the herbicides combinations evaluated. The doses of 2,4-D required to reduce giant ragweed shoot dry weight by 50, 80 and 95% were 142, 310 and 1048 g a.e. ha-1, respectively.

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)0,003
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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