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Enregistrement W2945648448 · doi:10.1017/wet.2019.20

Multiple herbicide-resistant horseweed (<i>Conyza canadensis</i>) dose response to tolpyralate and tolpyralate plus atrazine and comparison to industry standard herbicides in corn

2019· article· en· W2945648448 sur OpenAlexafffundabout
Brendan A. Metzger, Nader Soltani, Alan J. Raeder, David C. Hooker, Darren E. Robinson, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésAtrazineDicambaGlyphosateBiologyBromoxynilAgronomyWeed controlPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Horseweed biotypes resistant to glyphosate and ALS-inhibiting herbicides are becoming more prevalent in Canada and the United States and present a significant management challenge in field crops. Tolpyralate is a recently commercialized herbicide for use in corn that inhibits 4-hydroxyphenylpyruvate dioxygenase (HPPD), and there is little information regarding its efficacy on horseweed. Six field experiments were conducted in 2017 and 2018 at four locations in Ontario, Canada, to determine the biologically effective dose of tolpyralate and tolpyralate + atrazine and to compare label rates of tolpyralate and tolpyralate + atrazine to currently accepted herbicide standards for POST control of glyphosate and cloransulam-methyl resistant (MR) horseweed. At 8 wk after application (WAA), tolpyralate at 4.8 and 22.6 g ha –1 provided 50% and 80% control, respectively. When applied with atrazine at a 1:33.3 tank-mix ratio, 22.3 + 741.7 g ha –1 provided 95% control of MR horseweed. The addition of atrazine to tolpyralate at label rates improved control of MR horseweed to 98%, which was similar to the control provided by dicamba:atrazine and bromoxynil + atrazine. The results of this study indicate that tolpyralate + atrazine provides excellent control of MR horseweed POST in corn.

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)0,000
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 enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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