Weed control and crop safety in sulfonylurea/glyphosate-resistant soybean
Notice bibliographique
Résumé
A soybean trait resistant to sulfonylurea herbicides along with glyphosate (Bolt™ soybean) has been developed. Information is needed to determine herbicide programs for weed control and crop safety in this new multiple herbicide–resistant soybean trait. The objectives of this study were to evaluate weed control and crop safety in sulfonylurea/glyphosate-resistant soybean with herbicide programs, including but not limited to acetolactate synthase (ALS) inhibitors. Field experiments were conducted near Clay Center, NE, USA, in 2016 and 2017. Herbicide programs with multiple sites-of-action including rimsulfuron/thifensulfuron in mixture with flumioxazin, flumioxazin/chlorimuron, pyroxasulfone, chlorimuron/metribuzin, or saflufenacil/imazethapyr plus dimethenamid-P provided 91%–97% control of common waterhemp, velvetleaf, and common lambsquarters. Rimsulfuron and (or) thifensulfuron resulted in 92%–97% control of velvetleaf and common lambsquarters and 81%–87% common waterhemp control at 21 d after pre-emergence (PRE) (DAPRE) herbicide application. Soybean injury was transient and varied from 3% to 11% at 21 DAPRE and 14 d after post-emergence (POST) (DAPOST) herbicide application without causing yield loss. At 30 and 60 DAPOST, 87%–97% velvetleaf control and 92%–98% common lambsquarters control was achieved with herbicide programs tested (PRE, POST, or PRE followed by POST). Common waterhemp control at 30 and 60 DAPOST was not consistent between years. Weed density and biomass reduction were mostly similar to weed control achieved. Untreated control resulted in the lowest soybean yield (1811 kg ha −1 ) in 2016 compared with 3406–4611 kg ha −1 in herbicide programs.
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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) | 0,000 | 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 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 ».