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Enregistrement W2941030449

Evaluation of Efficacy of New and Existing Desiccants in Lentil (Lens culinaris Medik)

2019· dissertation· en· W2941030449 sur OpenAlexaboutno aff
Ethan Bertholet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesiccantLens (geology)BiologyGeographyMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In western Canada, weeds resistant to acetolactate synthase (ALS) inhibitors have created an extensive challenge for many lentil (Lens culinaris L.) producers, particularly producers growing imidazolinone (IMI) resistant lentil. These resistant weed biotypes may not always impact the yield of the current lentil crop, but the resulting seedbank additions and subsequent spread of these resistant biotypes can have a long-lasting impact in successive growing seasons. An effective weed seedbank management program is important to reduce the impact of problem weeds and is vital for farming operations to remain profitable and sustainable in future seasons. This 3-year study at Saskatoon and Scott, Saskatchewan (2012-2014) evaluated the impact of several pre-harvest herbicides on juncea canola (Brassica juncea L.) and kochia (Kochia scoparia L.) dry-down, weed seed production, and the viability and vigour of the weed seeds. The field study examined the effects of different contact herbicides, tank mixed with two different rates of glyphosate (450 g a.i. ha-1 and 900 g a.i. ha-1), on weed dry-down, weed seed production and the viability and vigour of developing weed seeds. Five contact herbicides were evaluated: pyraflufen, flumioxazin, saflufenacil, glufosinate, and diquat. Diquat (415 g a.i. g ha-1) and glufosinate (600 g a.i. ha-1) applied alone or tank mixed with glyphosate provided greater dry-down of kochia and juncea compared to flumioxazin, pyraflufen, and saflufenacil. No herbicide treatment was able to significantly reduce seed production of either weed species. Although several treatments reduced the thousand seed weight (TSW) of kochia, only a high rate of glyphosate was effective at reducing juncea TSW. Growth cabinet studies showed that glyphosate and glufosinate applied alone or in a tank mix together significantly reduced kochia seedling vigour. The number of viable juncea seeds was reduced significantly when glyphosate or diquat was applied alone. Overall, glyphosate applied alone was just as effective at reducing seed germination and seedling vigour as tank-mixes with diquat or glufosinate. However, a tank mix of glufosinate and glyphosate as a pre-harvest herbicide treatment in lentil would be the best option to delay the development of glyphosate resistance in kochia and wild mustard. This tank mix would also reduce the viability and vigour of kochia seed additions into the seedbank, as well as provide plant dry-down of lentil and weedy material prior to harvest. \n

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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