Off-target movement assessment of dicamba in North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Six experiments were conducted in 2018 on field sites located in Arkansas, Indiana, Michigan, Nebraska, Ontario, and Wisconsin to evaluate the off-target movement (OTM) of dicamba under field-scale conditions. The highest estimated percentages of dicamba injury in non–dicamba-resistant (DR) soybean were 55%, 44%, 39%, 67%, 15%, and 44% injury for noncovered areas and 55%, 5%, 13%, 42%, 0%, and 41% injury for covered areas during dicamba application in Arkansas, Indiana, Michigan, Nebraska, Ontario, and Wisconsin, respectively. The level of injury generally decreased as the downwind distance increased under covered and noncovered areas at all sites. There was an estimated 10% injury in non-DR soybean at 113, 8, 11, 8, and 8 m; and estimated 1% injury at 293, 28, 71, 15, and 19 m from the edge of treated fields downwind when plants were not covered during dicamba application in Arkansas, Indiana, Michigan, Ontario, and Wisconsin, respectively. Assessment of filter-paper collectors placed from 4 to 137 m downwind from the edge of the sprayed area suggested the dicamba deposition reduced exponentially with distance. The greatest injury to non-DR soybean from dicamba OTM occurred at Nebraska and Arkansas (as far as 250 m). Non-DR soybean injury was greatest adjacent to the dicamba sprayed area, but injury decreased with no injury beyond 20 m downwind or in any other direction from the dicamba sprayed area in Indiana, Michigan, Ontario, and Wisconsin. The presence of soybean injury under covered and noncovered areas during the spray period for primary drift suggests that secondary movement of dicamba was evident at five sites. Additional research is needed to determine the exact forms of secondary movement of dicamba under different environmental conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 découle