Weed Management in Azuki Bean with Postemergence Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
A limited number of postemergence (POST) herbicides are available for weed management in azuki bean production in Ontario. A total of three field trials were conducted during 2017 to 2019 at the Huron Research Station, University of Guelph, Exeter, Ontario, Canada to evaluate the efficacy of various postemergence (POST) herbicides for weed control in azuki bean. Fomesafen, acifluorfen and acifluorfen + Assist® caused up to 6% crop injury and weed interference reduced azuki bean yield up to 42%. Bentazon, bentazon Forte, bentazon/acifluorfen, bentazon + fomesafen + Assist®, bentazon + fomesafen + Turbocharge® and bentazon Forte + fomesafen caused up to 16% injury and weed interference reduced azuki bean yield up to 53%. Fomesafen, acifluorfen, acifluorfen + Assist®, bentazon, bentazon Forte, bentazon/acifluorfen, bentazon + fomesafen + Assist®, bentazon + fomesafen + Turbocharge® and bentazon Forte + fomesafen provided 36% to 88% control of redroot pigweed (Amaranthus retroflexus L.), common ragweed (Ambrosia artemesiifolia L.), and common lambsquarters (Chenopodium album L.). Fomesafen, acifluorfen + Assist® and acifluorfen provided 59% to 83% control of flower-of-an-hour (Hibiscus trionum L.), but bentazon, bentazon Forte, bentazon/acifluorfen, bentazon + fomesafen + Assist®, bentazon + fomesafen + Turbocharge® and bentazon Forte + fomesafen provided 78% to 99% control of H. trionum. All POST herbicides evaluated provide 99% to 100% control of wild mustard (Sinapis arvensis L.) in azuki bean. Based on these results, none of the POST herbicide evaluated that included bentazon can be used safely for the control of annual broadleaved weeds in azuki bean under Ontario environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».