Tank mixture of glyphosate with 2,4-D accentuates 2,4-D injury in glyphosate-resistant corn
Notice bibliographique
Résumé
Six field trials were conducted at Ridgetown, ON, over a 2-yr period (2015 and 2016) to determine the tolerance of two corn hybrids to 2,4-D (560 and 1120 g a.i. ha −1 ) and glyphosate (1800 g a.e. ha −1 ) applied alone or in combination at stage V1, V3, or V5. In DeKalb DKC52-61 corn, 2,4-D caused as much as 24%, 16%, 11%, and 11% visible injury at 1 wk after each postemergence herbicide application (WAT), 2 WAT, 4 wk after the last postemergence herbicide application (WA-C), and 8 WA-C, respectively. Plant stand was not affected, but plant height decreased by 5 cm at 560 g a.i. ha −1 and 7% at 1120 g a.i. ha −1 . As the application timing was delayed from stage V1 to V5, there was a trend to increased injury at both 2,4-D rates. Corn yield decreased 8% with 2,4-D applied at 560 g a.i. ha −1 and 12% at 1120 g a.i. ha −1 . In Pioneer P0094AM corn, 2,4-D caused as much as 16%, 9%, 7%, and 7% visible injury at 1 WAT, 2 WAT, 4 WA-C, and 8 WA-C, respectively. Plant height was not affected, but goosenecking and brace root malformation were increased as the rate of 2,4-D was increased. There was generally no difference between glyphosate rates (1800 vs 0 g a.e. ha −1 ) at the V1 corn stage but visible injury, goosenecking, and brace root malformation at other application timings was as much as 15%, 3%, and 19% greater when 2,4-D was applied in a tank mixture with glyphosate, respectively. Yield was reduced by 12% when 2,4-D (1120 g a.i. ha −1 ) was applied with glyphosate in the tank mixture.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».