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Enregistrement W2619509684 · doi:10.1139/cjps-2017-0023

Effect of soybean and winter wheat herbicides on oilseed radish establishment and growth

2017· article· en· W2619509684 sur OpenAlexafffundvenueabout
Taïga B. Cholette, Nader Soltani, David C. Hooker, Darren E. Robinson, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBayer CropScienceGrain Farmers of Ontario
Mots-clésRaphanusAgronomyBiologyBiomass (ecology)Weed controlGlyphosateWeedWinter wheatCropGrowing seasonBrassica

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residual herbicides can cause injury to a future crop. Residual herbicides applied to soybean (Glycine max L. Merr.) or winter wheat (Triticum aestivum L.) may impact cover crops seeded in the same growing season. The objective of this study was to determine the effect of residual herbicides on oilseed radish (Raphanus sativus L.) establishment and growth after 10 postemergence (POST) broadleaf herbicides were applied in winter wheat, and 12 preemergence (PRE) and 7 POST herbicides were applied in soybean. Oilseed radish injury was assessed 14 and 28 days after emergence (DAE) and stand density and biomass were measured 28 DAE. Residual herbicides used for broadleaf weed control in winter wheat caused less than 5% oilseed radish injury and there was no reduction in stand density and biomass. In soybean, imazethapyr applied PRE caused 43 and 48% oilseed radish injury at 14 and 28 DAE, respectively. There was no decrease in oilseed radish stand density and biomass. Imazethapyr applied POST to soybean caused 47 and 59% oilseed radish injury at 14 and 28 DAE, respectively, and decreased oilseed radish biomass by 65%. There was no decrease in oilseed radish stand density. The results from this study conclude that many of the herbicides commonly used in winter wheat and soybean in Ontario do not negatively impact oilseed radish establishment and growth.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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