Efficacy of trifluralin and halosulfuron for weed management in white bean
Notice bibliographique
Résumé
A total of six field experiments were conducted in southwestern Ontario over a 3-yr period (2016, 2017, 2018) to evaluate the efficacy of trifluralin and halosulfuron applied preplant incorporated (PPI) for weed management in white bean. Trifluralin, halosulfuron, and trifluralin + halosulfuron applied PPI caused as much as 2%, 6%, and 8% white bean injury, respectively. Weed interference delayed maturity and reduced white bean yield 56% compared with the weed-free control. Weed interference with trifluralin and halosulfuron applied alone reduced white bean seed yield as much as 35% and 29%, respectively; however, white bean seed yield with the trifluralin + halosulfuron tankmixes was similar to the weed-free control. Trifluralin, halosulfuron, and trifluralin + halosulfuron applied PPI provided 6%–12%, 75%–92%, and 71%–95% control of velvetleaf; 89%–95%, 93%–98%, and 96%–99% control of pigweed species; 5%–18%, 82%–96%, and 90%–97% control of common ragweed; 90%–97%, 81%–97%, and 95%–99% control of common lambsquarters; 23%–43%, 55%–88%, and 83%–96% control of flower-of-an-hour; 4%–25%, 94%–100%, and 95%–100% control of wild mustard; 96%–100%, 18%–45%, and 97%–100% control of barnyardgrass; and 92%–98%, 21%–40%, and 93%–98% control of green foxtail, respectively. Results indicated that low rates of trifluralin tank-mixed with halosulfuron has the potential to control problematic weeds and improve white bean yields in Ontario.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».