Response of Processing Tomato to Simulated Bromoxynil Drift Followed by In-Crop Metribuzin Application
Notice bibliographique
Résumé
Simulated drift rates of bromoxynil followed by an in-crop application of metribuzin were applied to processing tomato in eight field studies conducted from 2008 to 2010 in Ridgetown, Ontario, Canada, to determine if a synergistic interaction occurred due to the cumulative herbicide application. A transient synergistic response was observed 7 d after treatment (DAT) when bromoxynil drift rates of 8.5, 17, and 34 g ai ha −1 were followed 3 to 5 d later by metribuzin at 250 g ai ha −1 . By 28 DAT, visible injury ratings were additive for 8.5, 17, and 34 g ha −1 bromoxynil followed by metribuzin treatments. However, when bromoxynil at 68 g ha −1 (20% of field rate) was followed by metribuzin, a synergistic interaction was evident and remained through harvest. Based on Colby's equation there was greater visible injury than expected at 7, 14, and 28 DAT when bromoxynil at 68 g ha −1 was followed by metribuzin. A corresponding synergistic reduction of plant dry weight and marketable tomato yield, compared with the nontreated control, was identified. Marketable yields were expected to be 65% of the control according to Colby's equation, but observed yield reductions were 49% when bromoxynil at 68 g ha −1 was followed by metribuzin. In general, tomato plants sprayed with metribuzin after bromoxynil drift had greater injury than treatments sprayed with bromoxynil alone.
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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 | 0,002 |
| 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 ».