Response of glyphosate-resistant soybean to dicamba spray tank contamination during vegetative and reproductive growth stages
Notice bibliographique
Résumé
The anticipated availability of dicamba-resistant crops will increase the potential for crop injury to non-dicamba-resistant soybean due to dicamba spray tank contamination. A total of eight field trials were conducted at various locations in Ontario, Canada during 2012–2014 to determine the response of non-dicamba-resistant soybean to dicamba spray tank contamination at 0, 0.75, 1.5, 3, 6, 15, 30, and 60 g a.e. ha −1 applied postemergence (POST) at the V2-3 (2–3 trifoliate) or R1 (1st flower) stage. At one week after treatment (WAT), dicamba applied at 0.75, 1.5, 3, 6, 15, 30, and 60 g a.e. ha −1 at V2-3 caused 12, 18, 25, 31, 43, 53, and 66% visible injury in soybean, respectively. Injury increased at 2 and 4 WAT and decreased by 8 WAT with 68% visible injury observed at the highest dose. Dicamba applied at R1 caused 23, 28, 36, 40, 48, 61, and 73% visible injury in soybean at 0.75, 1.5, 3, 6, 15, 30, and 60 g a.e. ha −1 , respectively. The predicted dose of dicamba to reduce soybean seed yield 1, 5, 10, 20 or 50% was 1.1, 5.8, 11.8, 25.2, and >60 g a.e. ha −1 when applied at V2-3 and <0.75, 1.0, 2.0, 4.3, and 11.5 g a.e. ha −1 when applied at R1, respectively. Results show that dicamba spray tank contamination of as little as 0.75 g a.e. ha −1 can cause significant crop injury in non-dicamba-resistant soybean when applied during the vegetative or reproductive stages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».