Control of annual ryegrass with spring-applied herbicides prior to seeding corn
Notice bibliographique
Résumé
Four field experiments were conducted over a 2 yr period (2017 and 2018) in Ontario to determine the control of annual ryegrass (ARG) seeded in the fall of 2016 and 2017 (as a cover crop) with spring-applied glyphosate alone and in a tankmixure with clethodim, fluazifop-P-butyl, quizalofop-P-butyl, sethoxydim, or saflufenacil prior to seeding glyphosate-resistant corn. The doses of glyphosate needed to provide 50%, 80%, and 90% control of ARG were 439, 1757, and >2700 g a.e. ha −1 at 3 wk after treatment application (WAA); 526, 2105, and >2700 g a.e. ha −1 at 4 WAA; and 703, >2700, and >2700 g a.e. ha −1 at 6 WAA, respectively. Glyphosate (1350 g a.e. ha −1 ) controlled ARG 27%, 61%, 77%, 72%, and 68% at 1, 2, 3, 4, and 6 WAA, respectively. The tankmix of glyphosate (1350 a.e. ha −1 ) with clethodim (30 g a.i. ha −1 ), fluazifop-P-butyl (125 g a.i. ha −1 ), quizalofop-P-ethyl (36 g a.i. ha −1 ), sethoxydim (150 g a.i. ha −1 ), or saflufenacil (25 g a.i. ha −1 ) controlled ARG as much as 82%, 79%, 82%, 84%, and 81%, respectively. ARG control with the tankmixes of glyphosate (1350 a.e. ha −1 ) with the Group 1 herbicides evaluated increased corn yield as much as 66%. Additionally, reduced ARG interference with the tankmix of glyphosate (1350 a.e. ha −1 ) +saflufenacil (25 g a.i. ha −1 ) increased corn yield 69%. The best control of ARG was achieved with high doses of glyphosate alone and glyphosate (1350 g a.e. ha −1 ) tankmixed with a Group 1 herbicide or saflufenacil.
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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 | 0,001 | 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 ».