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Enregistrement W2178735679 · doi:10.1614/wt-d-15-00009.1

Late Glyphosate Applications Alter Yield and Yield Components in Glyphosate-Resistant Canola (<i>Brassica napus</i>)

2015· article· en· W2178735679 sur OpenAlexafffundabout
Eric Tozzi, K. Neil Harker, Robert E. Blackshaw, John T. O’Donovan, Stephen E. Strelkov, Christian J. Willenborg

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésCanolaGlyphosateBoltingBrassicaAgronomyBiologyYield (engineering)Point of deliveryWeedWeed controlHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of glyphosate-resistant canola has provided improved weed-management options for growers, but crop tolerance to glyphosate may be inadequate at later growth stages. In this study, glyphosate-resistant canola 45H28 (RR) was used to determine the effects of glyphosate application timing on yield and yield components at several sites in western Canada. Canola received a single glyphosate applications at the two-leaf, six-leaf, bolting, and early bloom stages and sequential applications at the two-leaf + six-leaf, two-leaf + bolting, and two-leaf + early bloom stages. Contrasts were made between early vs. late, single vs. sequential, and on-label (two to six-leaf stage) vs. off-label (above six-leaf stage). In general, differences between application timings were observed for yield and yield components in 3 of 8 site-yr. Off-label applications of glyphosate (later than six-leaf) significantly decreased yield, seeds per pod, and increased thousand-seed weight and aborted pods in canola at the Lethbridge and St. Albert locations. Increased glyphosate translocation because of adequate, but not excessive, moisture to new growth may have suppressed new seed formation and encouraged pod abortion at the time of application in the 2010 and 2011 seasons. Results from this experiment demonstrate the importance of proper application timing of glyphosate on canola and can help better predict the effects of late applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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