Herbicide programs for control of glyphosate-resistant canola (<i>Brassica napus</i>) in glyphosate-resistant soybean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glyphosate-resistant (GR) canola is a widely grown crop across western Canada and has quickly become a prolific volunteer weed. Glyphosate-resistant soybean is rapidly gaining acreage in western Canada. Thus, there is a need to evaluate herbicide options to manage volunteer GR canola in GR soybean crops. We conducted an experiment to evaluate the efficacy of various PRE and POST herbicides applied sequentially to volunteer GR canola and to evaluate soybean injury caused by these herbicides. Trials were conducted across Saskatchewan and Manitoba in 2014 and 2015. All treatments provided a range of suppression (>70%) to control (>80%) of volunteer canola. All treatments with the exception of the glyphosate-treated control reduced aboveground canola biomass by an average of 96%. As well, canola seed contamination was reduced from 36% to less than 5% when a PRE and POST herbicide were both used. Moreover, all combinations of herbicides used had excellent crop safety (<10%). All PRE and POST herbicide combinations provided better control of volunteer canola compared with the glyphosate-only control, but tribenuron followed by bentazon and tribenuron followed by imazamox plus bentazon provided solutions that were low cost, currently available (registered in western Canada), and had the potential to minimize development of herbicide resistance in other weeds.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».