Responses of Dry Bean to 2,4-D Ester Applied Preplant and Preemergence
Notice bibliographique
Résumé
Six field studies were completed in Ontario (during 2016 to 2018) to assess the tolerance of adzuki, kidney, small red and navy bean to 2,4-D ester at 528 or 1056 g·ai·ha-1 applied 14, 7 and 1 day before seeding (PP) and 3 days after seeding (PRE). 2,4-D applied PP or PRE caused as much as 4%, 6%, 7% and 8% injury in adzuki, kidney, small red and navy (white) bean, respectively. There was an increase in bean injury as the preplant interval decreased. At 1 WAE, 2,4-D applied at 1056 g·ai·ha-1 14, 7 and 1 day PP and 3 days after seeding caused up to 6%, 10%, 18% and 5% visible bean injury, respectively. The level of injury decreased over time with minimal bean injury (0 to 3%) at 8 WAE. Bean stand counts were similar to the non-treated control with 2,4-D applied at various timings except at 1 day PP when 2,4-D at the 2X rate decreased bean stand 13%. There was up to 23% and 43% decrease in bean dry weight with 2,4-D applied PP at 528 and 1056 g·ai·ha-1 7 and 1 day PP, respectively. Bean height (6 WAE) was not affected by 2,4-D applied at various timings except at 1 day PP when 2,4-D (1056 g·ai·ha-1) decreased bean height 10%. Additionally, there was no effect of 2,4-D treatments on bean maturity or yield. Based on these results, the safest times to apply 2,4-D are 14 days before seeding or PRE. Injury was higher when 2,4-D was applied 7 and 1 day PP. Injury was lower in adzuki bean compared to kidney, small red or navy bean.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».