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Enregistrement W2607876873 · doi:10.3389/fpls.2017.00311

Influence of Harvest Aid Herbicides on Seed Germination, Seedling Vigor and Milling Quality Traits of Red Lentil (Lens culinaris L.)

2017· article· en· W2607876873 sur OpenAlexafffundabout
Maya Subedi, Christian J. Willenborg, Albert Vandenberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaSaskatchewan Pulse GrowersMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of Saskatchewan
Mots-clésDiquatGlyphosateGerminationSeedlingAgronomyBiologyGlufosinateTemperate climatePreharvestWeedWeed controlHorticultureBotanyParaquat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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