Tolerance of flax (Linum usitatissimum) to fluthiacet-methyl, pyroxasulfone, and topramezone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flax yield can be severely reduced by weeds. The combination of limited herbicide options and the spread of herbicide-resistant weeds across the prairies has resulted in a need for more weed control options for flax producers. The objective of this research was to evaluate the tolerance of flax to topramezone, pyroxasulfone, flumioxazin, and fluthiacet-methyl applied alone as well as in a mix with currently registered herbicides. These herbicides were applied alone and in mixtures at the 1X and 2X rates and compared with three industry standards and one nontreated control. This experiment was conducted at Carman, MB, and Saskatoon, SK, as a randomized complete block with four replications. Data were collected for crop population, crop height, yield, and thousand-seed weight. Ratings for crop damage (phytotoxicity) were also taken at three separate time intervals: 7 to 14, 21 to 28, and 56+ d after treatment. Crop tolerance to these herbicides varied between site-years. This was largely attributed to differences in spring moisture conditions and the differences in soil characteristics between sites. Herbicide injury was transient. Hence, no herbicide or combination of herbicides significantly impacted crop yield consistently. Flumioxazin was the least promising herbicide evaluated, as it caused severe crop damage (>90%) when conditions were conducive. Overall, flax had excellent tolerance to fluthiacet-methyl, pyroxasulfone, and topramezone. Flax had excellent crop safety to the combination of pyroxasulfone + sulfentrazone. However, mixing fluthiacet-methyl and topramezone with MCPA and bromoxynil, respectively, increased crop damage and would not be recommended.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».