Tolerance of black, cranberry, kidney, and white bean to cloransulam‐methyl
Notice bibliographique
Résumé
The level of tolerance of various market classes of dry bean to cloransulam‐methyl is not known. Three field studies were conducted in Ontario, Canada during 2007 and 2008 to determine the level of tolerance of black, cranberry, kidney, and white bean to the pre‐emergence (PRE) and postemergence (POST) application of cloransulam‐methyl at 17.5, 35, and 70 g ai ha −1 . Cloransulam‐methyl applied at 17.5, 35, and 70 g ha −1 caused between 13 and 23% injury in black, cranberry, kidney, and white bean, respectively. Cloransulam‐methyl applied at 17.5, 35, and 70 g ha −1 reduced the shoot dry weight by between 16 and 28% compared to the untreated control. Cloransulam‐methyl applied PRE reduced the height of black bean by 27% and the height of cranberry bean by 25% at 70 g ha −1 and reduced the height of white bean by 19% at 35 g ha −1 and by 37% at 70 g ha −1 . Cloransulam‐methyl applied PRE reduced the yield of black bean by 29% at 35 g ha −1 and by 43% at 70 g ha −1 , reduced the yield of cranberry bean by 43% at 70 g ha −1 , and reduced the yield of white bean by 36% at 35 g ha −1 and by 54% at 70 g ha −1 . Based on these results, there is not an adequate margin of crop safety for the PRE and POST application of cloransulam‐methyl in black, cranberry, kidney, and white bean at the rates evaluated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».