Yellow nutsedge (<i>Cyperus esculentus</i> L.) control in corn with various rates of halosulfuron
Notice bibliographique
Résumé
There are a limited number of herbicide options that provide commercially acceptable control of yellow nutsedge in corn. A study consisting of nine field experiments was conducted during 2013–2016 in growers’ fields in Ontario to evaluate the efficacy of glyphosate plus various rates of halosulfuron applied after emergence (postemergence, POST) for the control of yellow nutsedge in glyphosate-resistant corn. Glyphosate (900 g a.e. ha −1 ) plus halosulfuron applied POST at the registered rate of 34–68 g a.i. ha −1 caused minimal injury in glyphosate-resistant corn. The predicted halosulfuron rates needed to control yellow nutsedge 50%, 80%, and 90% were 3, 24, and >140 g a.i. ha −1 at 4 weeks after herbicide application (WAA) and 2, 13, and 73 g a.i. ha −1 at 8 WAA, respectively. The predicted halosulfuron rates required to reduce yellow nutsedge density 50%, 80%, and 90% were 13, 42, and 109 g a.i. ha −1 , respectively. In addition, the predicted halosulfuron rates required to reduce yellow nutsedge dry weight 50%, 80%, and 90% were 6, 23, and 54 g a.i. ha −1 , respectively. Contrasts comparing halosulfuron (35 g a.i. ha −1 ) with other herbicides showed that glyphosate plus halosulfuron provided as much as 35% greater control of yellow nutsedge than glyphosate plus bentazon (1080 g a.i. ha −1 ) and as much as 22% greater control of yellow nutsedge than glyphosate plus tembotrione/thiencarbazone (45 g a.i. ha −1 ).
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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 ».