Responses of Dry Bean to Biostimulants Added to Postemergence Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
The effect of biostimulants such as Crop Booster and RR SoyBooster on dry bean under Ontario environmental conditions is not known. A total of 12 field experiments (6 in cranberry bean “Etna” and 6 in white bean “OAC REX”) were conducted at two locations (Ridgetown and Exeter, Ontario, Canada) to evaluate the effect of Crop Booster and RR SoyBooster on visible injury, shoot dry weight, height and yield of cranberry and white bean. Visible injury ranged from 0% to 7.3% in white bean and 0% to 9.4% in cranberry bean with quizalofop-p-ethyl, bentazon, fomesafen, bentazon plus fomesafen, imazethapyr and imazethapyr plus bentazon alone or in combination with Crop Booster and RR SoyBooster. The addition of Crop Booster or RR SoyBooster to herbicides evaluated had no significant effect on shoot dry weight, height, seed moisture content and yield of white or cranberry bean except with the addition of RR SoyBooster to quizalofop-p-ethyl which increased height 3.7% and the addition of the Crop Booster to bentazon which decreased shoot dry weight 12% and the addition of Crop Booster to bentazon plus fomesafen which increased shoot dry weight 17% in white bean. Based on these results, there were minimal effects from the addition of Crop Booster or RR SoyBooster to commonly used herbicides in white and cranberry bean.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».