Performance of grain sorghum hybrids resistant to acetolactate synthase and acetyl coenzyme‐A carboxylase inhibitor herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acreage under grain sorghum [ Sorghum bicolor (L.) Moench] in the United States has sharply declined over the past several decades. Among the major causes are the lack of better postemergence weed control options. Farmers opt for crops and tools that allow better management of weeds, and sorghum is not one of them. The discovery of sources of resistance to acetolactate synthase (ALS) and acetyl‐coenzyme A carboxylase (ACCase) inhibitor herbicides in feral relatives of sorghum opened a new horizon for development of a resistance‐based weed control option for the crop. The objective of this study is to demonstrate the agronomic potential of sorghum hybrids resistant to ALS and ACCase inhibitor herbicides and shed light on concerns that deployment of resistance traits may cause yield drags. A total of 186 hybrids involving homozygous ALS resistant, homozygous ACCase resistant, heterozygous ALS and ACCase resistance, and conventional hybrids plus commercial checks were grown in three sets consisting of 68, 62 and 56 entries for Set I, Set II, and Set III, respectively. The experiments were conducted during the 2014 and 2015 season in three replications at Kansas State University Agronomy Research Farm near Manhattan, KS. Data were collected on plant height, maturity, yield, and yield components, as well as grain nutritional traits. The analysis of the data revealed that the resistance technology has no negative effect on agronomic adaptability, yield potential, and nutritional traits of grain sorghum.
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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 | 0,001 |
| 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 ».