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Enregistrement W2971001389 · doi:10.1017/wet.2019.71

Evaluation of herbicides for hair fescue (<i>Festuca filiformis</i>) management and potential seedbank reduction in lowbush blueberry

2019· article· en· W2971001389 sur OpenAlexaff
Scott N. White

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlufosinatePruningPerennial plantBiologyAgronomyTuftGlyphosate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 &gt;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.

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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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