Weed Control in Corn and Soybean with Group 15 (VLCFA Inhibitor) Herbicides Applied Preemergence
Notice bibliographique
Résumé
Limited information exists on the efficacy of pethoxamid for annual grass and broadleaf control in corn and soybean in Ontario. A total of 10 field experiments (5 with corn and 5 with soybean) were conducted during 2015 to 2017 in Ontario, Canada, to compare the weed control efficacy of dimethenamid- P at 544 g·ai·ha −1 , pethoxamid at 840 g·ai·ha −1 , pyroxasulfone at 100 g·ai·ha −1 , and S -metolachlor at 1050 g·ai·ha −1 applied preemergence (PRE). Reduced weed interference with pyroxasulfone and dimethenamid- P resulted in corn yield that was similar to the weed-free control; however, weed interference with pethoxamid and S -metolachlor reduced corn yield 28 and 33%, respectively. Reduced weed interference with pyroxasulfone resulted in soybean yield that was similar to the weed-free control; however, weed interference with pethoxamid, dimethenamid- P , and S -metolachlor reduced soybean yield 27, 27, and 30%, respectively. At 4 and 8 weeks after application (WAA), all VLCFA inhibitor herbicides (Group 15) provided excellent redroot pigweed control (90 to 99%) in corn. There were no differences in common ragweed control, density, and dry weight among the VLCFA inhibitor herbicide evaluated; pyroxasulfone provided highest numeric common ragweed control and lowest numeric density and dry weight. At 4 and 8 WAA, pyroxasulfone provided the best common lambsquarters and wild mustard control and lowest numeric density and dry weight in corn and soybean. At 8 WAA, the VLCFA inhibitor herbicides controlled green foxtail 91 to 96% in corn; dimethenamid- P provided better control of green foxtail than pethoxamid in soybean. There were no differences in barnyard grass control among the VLCFA inhibitor herbicides evaluated.
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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 | 0,000 |
| 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 ».