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Enregistrement W2793929738 · doi:10.5539/jas.v10n4p79

Effective Preemergence Herbicides for Rigid Ryegrass (Lolium rigidum Gaud.) Control in Irrigated Bread Wheat (Triticum aestivum L.)

2018· article· en· W2793929738 sur OpenAlexvenueno aff
A. Tanji, Mohamed Boutfirass

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArab Fund for Economic and Social DevelopmentOPEC Fund for International DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPendimethalinLolium rigidumAgronomyWeed controlStrawBiologyIrrigationCropShootHerbicide resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three on-farm weed control experiments were conducted in irrigated bread wheat in the Doukkala perimeter, Morocco, in 2015-16 and 2016-17 in order to study the efficacy of 4 pre-emergence herbicide treatments for controlling rigid ryegrass that is resistant to 13 post-emergence herbicides. Results showed that 3 pre-emergence herbicides [i) chlorotoluron, 2000 g/ha + isoxaben, 74.8 g/ha; ii) prosulfocarb, 4000 g/ha; iii) prosulfocarb, 2000 g/ha + s-metolachlor, 300 g/ha] reduced rigid ryegrass shoot biomass by > 90% 1 to 3 months after treatments (MAT). Pendimethalin (1320 g ha-1) achieved 83-99% rigid ryegrass control 1 to 3 MAT. The four herbicide treatments were safe on wheat in one experiment, but reduced wheat density in 2 other experiments due to heavy rain (about 100 mm) after herbicide treatments and before crop emergence. Grain yields in sprayed plots ranged from 6.6 to 9.8 t ha-1, 4.4 to 7.4 t ha-1, 7.3 to 8.9 t ha-1 in experiments 1 to 3, respectively. Straw yields were 11.4 to 15.4, 9.6 to 15.8, and 10.1 to 14.5 t ha-1 in the 3 experiments, respectively. These preemergence herbicides need to be used by wheat growers as part of an integrated weed management program. Further research is needed to explore ways to avoid wheat injury, that could be occasionally caused by heavy rain or irrigation, after preemergence herbicide application and before crop emergence.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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