Soybean (<i>Glycine max</i>) Tolerance to Timing Applications of Pyroxasulfone, Flumioxazin, and Pyroxasulfone + Flumioxazin
Notice bibliographique
Résumé
Four field studies were conducted over a 3-yr period (2011 to 2013) to determine the tolerance of four soybean cultivars to pyroxasulfone (89 and 178 g ai ha−1), flumioxazin (71 and 142 g ai ha−1), and pyroxasulfone + flumioxazin (160 and 320 g ai ha−1) applied either preplant incorporated (PPI), PRE, or at the soybean cotyledon stage (COT). When pyroxasulfone + flumioxazin was applied at 160 and 320 g ai ha−1, at the cotyledon stage soybean yield was decreased by 9 and 14%, respectively. The only other treatment that decreased soybean yield was pyroxasulfone (178 g ai ha−1) applied PPI; yield was decreased by 6% despite minimal injury and dry biomass reductions observed during the season. Soybean tolerance to pyroxasulfone or flumioxazin applied alone was generally similar and injury was less than with pyroxasulfone + flumioxazin. Similarly, herbicides applied PPI and PRE were less injurious to soybean than the COT timing. Results suggest that soybean is tolerant to PPI and PRE applications of pyroxasulfone + flumioxazin but COT applications should be avoided.
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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 | 0,001 |
| 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 ».