MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765127548 · doi:10.1139/cjps-2017-0131

Control of wild carrot (Daucus carota L.) in corn, soybean, and winter wheat

2017· article· en· W2765127548 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nader Soltani, Christy Shropshire, 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 subventionnairesAgricultural Adaptation CouncilGrain Farmers of Ontario
Mots-clésDicambaDaucus carotaMesotrioneAtrazineGlyphosateBromoxynilAgronomyWeed controlBiologyClopyralidMetribuzinWeedHorticulturePesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herbicide options are limited for the control of wild carrot in field crops in Ontario. This study, which comprised 25 field trials: 9 in corn [4 preemergence (PRE) and 5 postemergence (POST) herbicide trials], 8 in soybean [3 preplant (PP) and 5 POST herbicide trials], and 8 in winter wheat (8 POST herbicides trials), was completed to determine the most efficacious herbicides for the control of wild carrot in these crops. There was no significant visible injury in corn, soybean, and winter wheat with the herbicides evaluated. Atrazine, dicamba, dicamba/atrazine, isoxaflutole + atrazine, mesotrione + atrazine, saflufenacil, and saflufenacil/dimethenamid-P applied PRE provided inadequate (39%–75%) control of wild carrot in corn. Prosulfuron + dicamba applied POST at 10 + 140 g a.i. ha−1 controlled wild carrot 93%–97%, with density and biomass similar to the weed-free control in corn. Among the PP herbicides evaluated in soybean, only glyphosate (2700 g a.i. ha−1) and glyphosate + imazethapyr (900 + 100 g a.i. ha−1) controlled wild carrot >80%. None of the POST herbicides evaluated in soybean provided adequate control of wild carrot. In winter wheat, prosulfuron + bromoxynil (10 + 140 g a.i. ha−1) controlled wild carrot 83%–86% compared with other herbicides, which controlled wild carrot 21%–73%.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,166

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetWeed Control and Herbicide ApplicationsTravaux en français237 207