Evaluation of Biostimulants Added to Post Emergence Herbicides in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
There is little information on the effect of the addition of biostimulants such as AX13-04-4, Crop Booster or RR Soy Booster to post emergence herbicides in soybean under Ontario environmental conditions. A total of 69 field experiments were conducted in soybean at two locations (Ridgetown and Exeter, Ontario, Canada) to evaluate the effect of biostimulants added to various post emergence herbicides on crop injury, weed control and yield of soybean. There was minimal soybean injury (6% or less) from glyphosate, chlorimuron, imazethapyr, fomesafen or quizalofop applied alone or in combination with biostimulants. At 4 weeks after herbicide treatment (WAT), the addition of biostimulants to glyphosate, chlorimuron, imazethapyr, fomesafen or quizalofop did not affect weed control except for control of common ragweed which was increased 2% with the addition of RR Soy Booster to glyphosate + imazethapr, and the control of common lambs quarters which was increased 4% with the addition of Crop Booster to glyphosate + fomesafen. At 8 WAT, biostimulants evaluated had no effect on weed control except for Crop Booster added to glyphosate + fomesafen which increased green foxtail control 2% and Crop Booster added to glyphosate + chlorimuron, glyphosate + fomesafen and glyphosate + quizalofop which increased common lambs quarters control 1%, 3%, and 4%, respectively. The addition of biostimulants to the post emergence herbicides evaluated had no effect on soybean yield. Based on these results, the addition of biostimulants such as AX13-04-4, Crop Booster or RR Soy Booster to commonly used post emergence herbicides in Ontario has no significant effect on crop injury, weed control or yield of soybean.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».