Response of winter wheat to herbicide plus fungicide plus ammonium thiosulphate tank-mixes
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted at six field sites near Exeter and Ridgetown, ON, over a 3 yr period (2014, 2015, and 2016) to determine the effect of ammonium thiosulphate (ATS), various fungicides (azoxystrobin/propiconazole, trifloxystrobin/prothioconazole, or pyraclostrobin/metconazole), and various herbicides (bromoxynil/MCPA, thifensulfuron/tribenuron + MCPA, pyrasulfotole/bromoxynil, or 2,4-D/dichlorprop) applied alone and in tank-mix combinations on winter wheat crop injury and grain yield. The treatments were applied using Hypro ULD120-02 flat-fan nozzles around Zadoks growth stage 30. The herbicides and fungicides caused <0.6% leaf injury when ATS was not added to the tank-mix. When averaged across fungicides in ATS tank-mixes, leaf injury 1 wk after treatment application was 3.5% to 3.7% with thifensulfuron/tribenuron and dichlorprop-P/2,4-D herbicides and 5.1% to 5.8% injury with bromoxynil/MCPA and thifensulfuron/tribenuron herbicides. On the three field sites with the highest leaf injury, a fungicide–ATS tank-mix increased injury to 4.5% averaged across fungicides and to 4.3% with a herbicide–ATS tank-mix averaged across herbicides. Three-way tank-mixes of herbicide–fungicide–ATS caused the highest injury (7.1%). Despite significant crop injury 1 WAA with some tank-mixes, there was no evidence that grain yields were adversely affected. This study shows that the co-application of a three-way tank-mix of ATS with fungicides (azoxystrobin/propiconazole, trifloxystrobin/prothioconazole, or pyraclostrobin/metconazole) and herbicides (bromoxynil/MCPA, thifensulfuron/tribenuron + MCPA, pyrasulfotole/bromoxynil, or dichlorprop-P/2,4-D) has the potential to cause considerable injury in winter wheat under some environmental conditions in Ontario, but the effect seems transient, with no grain yield reductions detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».