Glyphosate-Resistant Canada Fleabane Control with Three-Way Herbicide Tankmixes in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Eight field trials (2 in 2016, 3 in 2017, 3 in 2018) were conducted in farmers’ fields with heavy infestations of GR Conyza canadensis (Canada fleabane, horseweed or marestail) to evaluate glyphosate (900 g ae ha-1) plus saflufenacil (25 g ai ha-1), 2,4-D ester (500 g ai ha-1) or paraquat (1100 g ai ha-1) applied preplant (PP) as 2-way tankmixes, or in 3-way tankmixes with sulfentrazone (140 g ai ha-1), flumioxazin (107 g ai ha-1) or metribuzin (400 g ai ha-1) for the glyphosate-resistant (GR) C. canadensis control in GR soybean. Glyphosate plus saflufenacil applied PP controlled GR C. canadensis as much as 90%. The addition of sulfentrazone, flumioxazin or metribuzin to the tankmix provided as much as 93%, 96% and 97% control of GR C. canadensis, respectively. Glyphosate plus 2,4-D ester applied PP provided as much as 59% control of GR C. canadensis. The addition of sulfentrazone, flumioxazin or metribuzin to the tankmix provided as much as 60%, 59% and 91% control of GR C. canadensis, respectively. Glyphosate plus paraquat applied PP provided as much as 85% control of GR C. canadensis. The addition of sulfentrazone, flumioxazin or metribuzin to the tankmix provided as much as 88%, 89% and 98% control of GR C. canadensis, respectively. Density and biomass reductions of GR C. canadensis with herbicides evaluated followed the same pattern as weed control evaluations. GR C. canadensis interference reduced soybean yield 66%. Reduced GR C. canadensis interference with the preplant herbicides evaluated provided soybean yield similar to the weed-free control. Results from this study show that glyphosate plus saflufenacil, glyphosate plus 2,4-D ester or glyphosate plus paraquat tankmixed with metribuzin can provide effective control of GR C. canadensis in GR soybean.
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 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 ».