Annual ryegrass control prior to seeding corn with glyphosate plus group 2 herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Control of fall‐seeded annual ryegrass ( Lolium multiflorum Lam) cover crops with spring‐applied herbicides prior to seeding corn ( Zea mays L.) has been variable. Improved herbicide options are needed in order to increase the consistency of annual ryegrass termination prior to seeding corn. Four field experiments were conducted over a 2‐yr period (2018, 2019) in Ontario, Canada, to evaluate the control of fall‐seeded annual ryegrass cover crops with various corn herbicides, applied prior to seeding corn in the spring. Based on visual estimates, glyphosate alone controlled annual ryegrass 80% at 6 weeks after application (WAA). Acetolactate synthase (ALS) inhibitor herbicides, foramsulfuron, nicosulfuron, rimsulfuron, and nicosulfuron/rimsulfuron controlled annual ryegrass 82, 71, 88, and 88%, respectively, at 6 WAA. The tankmix of glyphosate with foramsulfuron, nicosulfuron, rimsulfuron, or nicosulfuron/rimsulfuron controlled annual ryegrass 94–98% at 6 WAA. Glyphosate reduced annual ryegrass density 73%; in contrast, foramsulfuron, nicosulfuron, rimsulfuron, and nicosulfuron/rimsulfuron did not reduce annual ryegrass density compared to the weedy control. The tankmix of glyphosate plus an ALS inhibitor herbicide reduced annual ryegrass density 88−94%. Reduced annual ryegrass interference with glyphosate applied alone resulted in an increase in corn yield of 86% compared to the control. Reduced annual ryegrass interference with foramsulfuron, nicosulfuron, rimsulfuron, and nicosulfuron/rimsulfuron applied alone resulted in an increase in corn yield 61, 61, 93, and 91%, and 98, 105, 95, and 98% when co‐applied with glyphosate, respectively. The tankmix of glyphosate with an ALS inhibitor herbicide resulted in excellent (>90%) annual ryegrass control and increased corn yield.
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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 | 0,000 |
| 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 ».