Influence of Harvest Aid Herbicides on Seed Germination, Seedling Vigor and Milling Quality Traits of Red Lentil (Lens culinaris L.)
Notice bibliographique
Résumé
Most red lentil produced worldwide is consumed in dehulled form, and post-harvest milling and splitting qualities are major concerns in the secondary processing industry. Lentil producers in northern temperate regions usually apply pre-harvest desiccants as harvest aids to accelerate the lentil crop drying process and facilitate harvesting operations. This paper reports on field studies conducted at Scott and Saskatoon, Saskatchewan, Canada in the 2012 and 2013 cropping seasons to evaluate whether herbicides applied as harvest aids alone or tank mixed with glyphosate affect seed germination, seedling vigor, milling, and splitting qualities. The site-year by desiccant treatment interaction for seed germination, vigor, and milling recovery yields was significant. Glyphosate applied alone or as tank mix with other herbicides (except diquat) reduced seed germination and seedling vigor at Saskatoon and Scott in 2012 only. Pyraflufen-ethyl (20 g ai ha-1) applied with glyphosate as well as saflufenacil (36 g ai ha-1) decreased dehulling efficiency, while saflufenacil and/or glufosinate with glyphosate reduced milling recovery and football recovery, although these effects were inconsistent. Application of diquat alone or in combination with glyphosate exhibited more consistent dehulling efficiency gains and increases in milling recovery yield. Significant but negative associations were observed between glyphosate residue in seeds and seed germination (r=-0.84, p<0.001), seed vigor (r=-0.62, p<0.001), dehulling efficiency (r=-0.55, p<0.001), and milling recovery (r=-0.62, p<0.001). These results indicate application of diquat alone or in combination with glyphosate may be a preferred option for lentil growers to improve milling recovery yield
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».