Selectivity of Post-emergence Herbicides for the Chickpea
Notice bibliographique
Résumé
Few herbicide options are available for controlling post-emergence weeds in the chickpea. The aim of this work therefore, was to study the selectivity of herbicides applied post-emergence for the chickpea ‘BRS Aleppo’. Two experiments were carried out, one in the greenhouse and the other in the field (winter-spring crop). A completely randomised experimental design was used for the screening experiment (greenhouse), with 15 treatments and four replications. Fourteen treatments with herbicides (g a.i. ha-1) were evaluated: bentazon (360 and 720), chlorimuron (10 and 20), clethodim (54 and 108), fluazifop (94 and 188), fomesafen (125 and 250), haloxyfop (30 and 60) and lactofen (90 and 180), in addition to the control with no application. From this experiment, herbicides that did not impair growth in the chickpea were selected for the field experiment based on plant height and shoot dry matter. During the field stage, a randomised block design was used, with 11 treatments and three replications. Ten treatments including the herbicides clethodim, fluazifop, fomesafen, haloxyfop and lactofen were evaluated in two rates, in addition to the control with no application. Based on the results of the two experiments, it was concluded that the ACCase inhibitors (clethodim, fluazifop and haloxyfop) caused no lesions or damage to the chickpea, while the latifolicides (fomesafen and lactofen) caused visual lesions which did not result in significant loss in yield. Bentazon (360 and 720 g a.i. ha-1) and chlorimuron-ethyl (10 and 20 a.i. g ha-1) were not selective, causing severe damage to the chickpea plants.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».