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Enregistrement W2806348598 · doi:10.1139/cjps-2018-0026

Weed management in adzuki bean: a review

2018· review· en· W2806348598 sur OpenAlexaffvenue
Kimberly D. Belfry, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeed controlBentazonBiologyAgronomyAtrazineMetribuzinClomazoneCropWeedAlachlorPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adzuki bean is a niche market, high-value field crop suited to the temperate growing regions of the world. Adzuki bean lacks early season vigour and thus early season weed control is critical for profitable production. Efficacious application of preplant incorporated (PPI), preemergence (PRE), and, to a lesser degree, postemergence (POST) herbicides have been documented, however, the number of registered herbicides is currently limited due to the sensitivity of adzuki bean crops. In addition to the currently registered products, the literature shows the potential utility of cloransulam-methyl or halosulfuron applied PPI and (or) PRE, and imazamox or acifluorfen applied POST in adzuki. Furthermore, growers should avoid atrazine, metribuzin, EPTC, pethoxamid, pyroxasulfone, clomazone, flumioxazin, sulfentrazone, alachlor, dimethenamid-P, and S-metolachlor applied PPI and (or) PRE, and halosulfuron, thifensulfuron-methyl, and bentazon applied POST, due to poor adzuki bean tolerance to these herbicides. While crop tolerance research represents a growing body of work, there is a paucity of available weed control data to assist growers. The persistence of volunteer adzuki bean is a significant hurdle for adzuki bean growers. However, crop and herbicide mode-of-action rotation, in combination with early-season [PPI and (or) PRE] control, have demonstrated success. There is an ongoing need to evaluate weed control and expand the number of registered herbicides for adzuki bean growers.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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