Crop Response to Carryover of Mesotrione Residues in the Field
Notice bibliographique
Résumé
Two field residue studies were conducted from 2005 to 2007 in Simcoe, Ontario, Canada, to evaluate the effects of mesotrione soil residues on injury, plant dry weight, and yield of sugar beet, cucumber, pea, green bean, and soybean and to verify the potential of reducing a 2-yr field-residue study (conventional residue carryover) to a 1-yr field study (simulated residue-carryover study) by growing these crops in soil treated with reduced rates of mesotrione applied in the same year. There was a significant difference in mesotrione carryover between 2006 and 2007 and differences between years can be explained by differences in soil pH and soil moisture. The conventional and the simulated residue-carryover studies successfully measured mesotrione persistence and rotational crop sensitivity. Both studies showed that sugar beet was the most-sensitive crop with injury, plant dry weight reduction, and yield loss because of mesotrione residues as high as 100%. Green bean was the next most-sensitive crop to mesotrione residues followed by pea, cucumber, and soybean. The simulated residue-carryover study provided a more-rigorous test of rotational crop sensitivity to mesotrione residues than the conventional residue-carryover study, especially at higher rates for the more-sensitive crops. For the other crops, responses to mesotrione residues were similar between the conventional and simulated residue-carryover studies.
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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 | 0,001 | 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 ».