Sensitivity of Adzuki Bean (<i>Vigna angularis</i>) to Acifluorfen, Fomesafen, Bentazon, Imazethapyr and Halosulfuron-Methyl Applied Postemergence
Notice bibliographique
Résumé
New herbicide options are needed for postemergence (POST) broadleaf weed control in adzuki bean. A field study, of five experiments, was conducted over a three-year period (2014, 2015, 2016) in Ontario to evaluate the tolerance of adzuki bean to the POST application of acifluorfen (600 and 1200 g·ai·ha-1), fomesafen (240 and 480 g·ai·ha-1), bentazon (1080 and 2160 g·ai·ha-1), imazethapyr (100 and 200 g·ai·ha-1) and halosulfuron-methyl (75 and 150 g·ai·ha-1). Acifluorfen and fomesafen applied POST caused as much as 12% visible injury at the 1X rate and 20% visible injury at the 2X rate but had no adverse effect on adzuki bean population, shoot dry weight, height, maturity or yield. Bentazon caused as much as 23% visible injury at 1080 g·ai·ha-1 and 28% visible injury at 2160 g·ai·ha-1 but caused no adverse effect on adzuki bean population, shoot dry weight, height, maturity or yield at either rate, except at 2160 g·ai·ha-1 which reduced shoot dry weight 20% and height 12%. Imazethapyr caused as much as 22% visible injury at 100 g·ai·ha-1 and 34% visible injury at 200 g·ai·ha-1 but caused no adverse effect on adzuki bean population, shoot dry weight, height, maturity or yield at either rate except at 200 g·ai·ha-1 which delayed maturity slightly. Halosulfuron-methyl caused as much as 65% visible injury and reduced shoot dry weight, height and yield 64%, 41%, and 28%, respectively. This research concludes that acfluorfen, fomesafen, bentazon, imazethapyr and halosulfuron at the rates evaluated can cause the significant injury in adzuki bean.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».