Comparison of Glyphosate Formulations for Weed Control and Tolerance in Maize (<i>Zea mays</i> L.) and Soybean [<i>Glycine max</i> (L.) Merr.]
Notice bibliographique
Résumé
Twenty-two field experiments (six maize (Zea mays L.) and five soybean [Glycine max (L.) Merr.] using low glyphosate doses to assess weed control and six maize and five soybean using high glyphosate doses to assess tolerance) were conducted from 2010 to 2012 at two locations in southern Ontario, Canada to compare the commercially available glyphosate formulations of Roundup Weather MAX?, Clearout?41 Plus, and Wise Up? (WeatherMAX, Clearout, and WiseUp, respectively). Inmaize and soybean, control of velvetleaf, pigweed species, common lambs quarters, and green foxtail 4 weeks after treatment (WAT) using 900 g·ae·ha-1 ranged from at least 85% to 99%, regardless of formulation. By 8 WAT with 900 g·ae·ha-1, control of these weeds generally declined, but still ranged from 82% to 97% across all formulations. At harvest, maize yields were similar to the weed-free control for 900 g·ae·ha-1 of glyphosate as WeatherMAX and Clearout; however, reduced weed control with WiseUp resulted in an 8.8% yield loss. For soybean, yields were similar to the weed-free control, regardless of formulation or dose. In the tolerance experiments, 2.1% and 2.8% injury was observed 4 WAT for maize treated with 3600 g·ae·ha-1 of glyphosate as WeatherMAX and WiseUp, respectively. However, maize yields were unaffected by glyphosate formulation or dose. In soybean, visible injury of 8.5%, 4.5%, and 3.7% was observed 1 WAT with 5400 g·ae·ha-1 of glyphosate as WeatherMAX, WiseUp, and Clearout, respectively; by 8 WAT, visible injury was similar to the untreated control, regardless of formulation or dose. The early injury from 5400 g·ae·ha-1 of glyphosate resulted in 8.5%, 4.6%, and 5.5% yield loss for the WeatherMAX, WiseUp, and Clearout formulations, respectively.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».