Managing glyphosate-resistant common ragweed (<i>Ambrosia artemisiifolia</i>): effect of glyphosate-phenoxy tank mixes on growth, fecundity, and seed viability
Notice bibliographique
Résumé
Common ragweed is one of the most important weeds in the soybean-producing areas of the United States and Canada. Recently, glyphosate-resistant (GR) biotypes have been reported in 15 states and one Canadian province. Reducing the proliferation of GR common ragweed biotypes is complicated by the high fecundity and complex seed germination behavior exhibited by this species. An experiment was conducted to evaluate the efficacy of late herbicide applications for reducing seed production, seed weight, and seed viability of a GR common ragweed biotype. Herbicide treatments included: water control, glyphosate, 2,4-D, dicamba, 2,4-D plus glyphosate, and dicamba plus glyphosate. Treatments were applied at the appearance of male flower buds (Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt and Chemical industry scale [BBCH] 51) or at the early female flowering stage (BBCH 61 to 63). At BBCH 51, 2,4-D or dicamba applied alone or in a tank mix with glyphosate reduced seed production by an average of 80%. Conversely, seed production following these same treatments applied at BBCH 61 to 63 was not significantly different from when glyphosate was applied alone. At this stage of development, all herbicide treatments reduced seed viability relative to the control; however, treatments containing 2,4-D or dicamba resulted in significantly lower viability than when glyphosate was applied alone. These results suggest that the application of tank mixes containing 2,4-D or dicamba have the potential to limit seed production of GR common ragweed when applied on or before BBCH 51. The development of new technologies that facilitate the in-crop application of tank mixes containing 2,4-D or dicamba may therefore be an effective option for limiting population establishment, seedbank replenishment, and future spread of glyphosate-resistant alleles.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».