Comparison of glyphosate formulations with and without sequential herbicides for no-till soybean in narrow rows
Notice bibliographique
Résumé
Effective control of weeds during early stages of soybean ( Glycine max ) growth is critical to minimize crop yield reduction. Experiments were conducted to compare weed control and crop yield with two glyphosate formulations (trimethylsulfonium and isopropylamine salts) applied in the fall or spring, either alone or in combination with sequential pre-or postememergence herbicides in soybean cv. ‘Maple Glen’ no-till planted in narrow rows into grain stubble. In six experiments where glyphosate was applied (three in the fall and three in the spring), there was no difference in weed control or in soybean yield between the two glyphosate formulations. Crop yield was improved over glyphosate used alone by addition of metribuzin in all fall experiments and in two of three spring experiments and by addition of linuron in two of three experiments in both fall and spring. An herbicide that controlled annual broadleaf weeds was needed after fall-applied glyphosate in all experiments to achieve maximum soybean yield. Addition of an effective sequential herbicide after spring applied glyphosate improved yields but not to the same extent as noted with the fall applied glyphosate. A pre-emergence residual herbicide, such as metribuzin or linuron, that controls a broad spectrum of weeds is recommended after fall or spring applied glyphosate to maximize soybean yield.
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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 ».