Annual weed management in isoxaflutole-resistant soybean using a two-pass weed control strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transgenic crops are being developed with herbicide resistance traits to expand innovative weed management solutions for crop producers. Soybean with traits that confer resistance to the hydroxyphenylpyruvate dioxygenase herbicide isoxaflutole is under development and will provide a novel herbicide mode of action for weed management in soybean. Ten field experiments were conducted over 2 years (2017 and 2018) on five soil textures with isoxaflutole-resistant soybean to evaluate annual weed control using one- and two-pass herbicide programs. The one-pass weed control programs included isoxaflutole plus metribuzin, applied PRE, at a low rate (52.5 + 210 g ai ha −1 ), medium rate (79 + 316 g ai ha −1 ), and high rate (105 + 420 g ai ha −1 ); and glyphosate applied early postemergence (EPOST) or late postemergence (LPOST). The two-pass weed control programs included isoxaflutole plus metribuzin, applied PRE, followed by glyphosate applied LPOST, and glyphosate applied EPOST followed by LPOST. At 4 weeks after the LPOST application, control of common lambsquarters, pigweed species, common ragweed, and velvetleaf was variable at 25% to 69%, 49% to 86%, and 71% to 95% at the low, medium, and high rates of isoxaflutole plus metribuzin, respectively. Isoxaflutole plus metribuzin at the low, medium, and high rates controlled grass species evaluated (i.e., barnyardgrass, foxtail, crabgrass, and witchgrass) 85% to 97%, 75% to 99%, and 86% to 100%, respectively. All two-pass weed management programs provided 98% to 100% control of all species. Weed control improved as the rate of isoxaflutole plus metribuzin increased. Two-pass programs provided excellent, full-season annual grass and broadleaf weed control in isoxaflutole-resistant soybean.
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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 | 0,001 | 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 ».