Response of Broad‐Spectrum and Target‐Specific Seed Treatments and Seeding Rate on Soybean Seed Yield, Profitability, and Economic Risk
Notice bibliographique
Résumé
Seed‐applied fungicides and insecticides have become common components in modern soybean [ Glycine max (L.) Merr.] production for their broad‐spectrum activity. However, adding a target‐specific seed treatment (fluopyram) to these seed treatment packages in light of increased costs and declining grain sale prices has not been evaluated. Reducing seeding rates (SRs) is possibly one avenue to maximize the economic benefit of seed treatments. Three seed treatments and six SRs were evaluated to determine yield, profitability, and economic risk benefits across 26 environments. Seed treatment effects on plant stand and yield were environment specific. Commercial base (CB) and CB plus fluopyram (ILeVO) seed treatments increased plant stand over the untreated control (UTC) and across all environments, the addition of fluopyram in ILeVO increased yield by 2.8% over CB. In environments where sudden death syndrome (SDS) symptoms were present, yield response of ILeVO over CB was 5.3 and 6.1%. The CB treatment, and more so, ILeVO, lowered farmer risk (>70%) and increased profit (9–78 US$ ha −1 ) at currently recommended and reduced SRs regardless of grain sale prices. The lowest risk and largest average profit increase always occurred at the economically optimal SR (EOSR), which decreased with the grain sale price and differed between seed treatments by as much as 17,000 seed ha −1 . This study reinforces the profit and economic risk benefits of broad spectrum and target specific seed treatments across diverse environments. These benefits may be amplified by targeting fields with a history of early‐season insect and disease pressure.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».