Environment and Soil Conditions Influence Pre- and Postemergence Herbicide Efficacy in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Deciding on the most efficacious PRE and POST herbicide options and their ideal application timing can be challenging for soybean producers. Climatic events during the 14 d before and after herbicide application can further complicate decisions because of their influence on herbicide effectiveness. Nine field trials were conducted at three locations in southwestern Ontario from 2003 to 2006, to determine the most effective PRE and POST soybean herbicides for control of common lambsquarters, common ragweed, green foxtail, and redroot pigweed. When precipitation was low at least 7 d before and after herbicide application weed control was reduced in treatments that included imazethapyr (PRE or POST) or flumetsulam/S-metolachlor (a premix formulation) (PRE). Cumulative precipitation during the 12 d after PRE application that exceeded the monthly average by at least 60% reduced common lambsquarters control when metribuzin was applied and green foxtail control when imazethapyr was applied. Delaying application of imazethapyr + bentazon to a later soybean growth stage decreased control of common lambsquarters and green foxtail; however, environmental conditions appeared to influence these results. Precipitation on the day of application decreased control of common ragweed and redroot pigweed more with quizalofop-p-ethyl + thifensulfuron-methyl + bentazon compared with imazethapyr + bentazon. Soybean yield varied among POST herbicide treatments because of reduced weed control. This research confirms that environmental conditions pre- and postapplication, as well as application timing, influence herbicide efficacy and should be considered by growers when selecting an herbicide program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».