Evaluation of herbicides for hair fescue (<i>Festuca filiformis</i>) management and potential seedbank reduction in lowbush blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hair fescue is a widespread, seed-limited perennial grass in lowbush blueberry fields. Growers rely on pronamide, an expensive and difficult herbicide to use, for hair fescue management. Recent herbicide registrations provide opportunity to reduce pronamide use, though effects of these herbicides on hair fescue suppression and seedbank reduction are not well understood. The objectives of this research were to determine (1) the effects of herbicides currently registered in lowbush blueberry on suppression of hair fescue tufts and (2) whether suppression of hair fescue with these herbicides reduces hair fescue seedbanks. Pronamide gave the most consistent reductions in flowering tuft density, though applications after both autumn pruning and autumn of the nonbearing year were required to reduce the hair fescue seedbank by >60% across sites. Nonbearing-year hexazinone applications did not control hair fescue or reduce the seedbank. Nonbearing-year terbacil applications reduced flowering tuft density, but hair fescue recovered in the bearing year, and the seedbank was not reduced. Glufosinate applications following autumn pruning or in the spring of the nonbearing year did not suppress hair fescue or reduce the seedbank. Spring nonbearing-year foramsulfuron applications, alone or after autumn or spring glufosinate applications, reduced hair fescue flowering tuft density, but hair fescue recovered in the bearing year, and the seedbank was not reduced. In contrast, autumn and spring glufosinate applications followed by spring nonbearing-year foramsulfuron applications, when combined with autumn nonbearing-year pronamide applications, reduced flowering tuft density in both the nonbearing and bearing years and reduced the hair fescue seedbank by 58% to 83% across sites. Results indicate that hair fescue seedbanks can be reduced in lowbush blueberry fields and that a reduction in pronamide use will require alternative bearing-year treatments to prevent tuft recovery and seed production.
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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 ».