Secondary Growth Control in Garlic With Post Emergency Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to verify the effect of the herbicides in the secondary growth control, productivity, and quality in garlic. The treatments were 5 herbicides: Glyphosate; Etoxissulfurom; 2-nicotinic acid; Halossulfurom and Metsulfurom-methyl and 5 doses (0; 10; 15; 20 and 25% of the smallest dose recommended for control of the weed). The experimental design was a randomized block, with 3 repetitions. The following evaluations were made: the total and marketable yield of bulbs, a percentage of secondary growth in bulbs, the medium mass of commercial bulbs and the number of bulbils per bulb of the commercial production. Larger productivities total and marketable was observed for the herbicide Glyphosate, 13.93 t ha-1, and 13.16 t ha-1, with doses of 10.81% and 13.12% of the commercial dose, respectively. The smallest incidence of secondary growth 4.05% was observed for Glyphosate with 15.58% of the dose. The largest medium mass of commercial bulbs 35.75 g were observed for the herbicide Glyphosate with 15.83% of the dose. The herbicides 2-nicotínic acid and Metsulfurom-methyl reduced the total productivity in relation to the control treatment without herbicide application and they promoted little gain in commercial productivity. Some herbicides can control the secondary growth in vernalized garlic, however, are necessary appropriate doses applied 50 days after the planting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».