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Enregistrement W3092564081 · doi:10.21273/horttech04677-20

Fall-bearing Year Herbicides and Spring-nonbearing Year Foramsulfuron Applications for Hair Fescue Management in Lowbush Blueberry

2020· article· en· W3092564081 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHortTechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityDepartment of Agriculture, Nova Scotia
Mots-clésTuftInflorescenceRandomized block designRosa × damascenaAgronomyPerennial plantHorticultureBiologyBotanyEssential oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hair fescue ( Festuca filiformis ) is a tuft-forming perennial grass that reduces yields in lowbush blueberry ( Vaccinium angustifolium ) fields. Nonbearing year foramsulfuron applications suppress hair fescue, but there is interest in increasing suppression through foramsulfuron use in conjunction with fall-applied herbicides. The objective of this research was to determine the main and interactive effects of fall-bearing year herbicide applications and spring-nonbearing year foramsulfuron applications on hair fescue. The experiment was a 5 × 2 factorial arrangement of fall-bearing year herbicide (none, terbacil, pronamide, glufosinate, dichlobenil) and spring-nonbearing year foramsulfuron application (0, 35 g·ha −1 ) arranged in a randomized complete block design at lowbush blueberry fields in Portapique and Stewiacke, Nova Scotia, Canada. Spring-nonbearing year foramsulfuron applications did not reduce total tuft density or consistently reduce flowering tuft density, flowering tuft inflorescence number, or flowering tuft seed production. Fall-bearing year pronamide applications reduced hair fescue density for the 2-year production cycle, although additional bearing year density reductions occurred when pronamide was followed by spring-nonbearing year foramsulfuron applications at Stewiacke. Fall-bearing year dichlobenil applications reduced total and flowering tuft density at each site, although reductions in flowering tuft inflorescence number and seed production were most consistent when followed by spring-nonbearing year foramsulfuron applications at Stewiacke. Suppression extended into the bearing year at each site, and dichlobenil should be examined further for hair fescue control. Fall-bearing year glufosinate applications reduced hair fescue total tuft density at each site and flowering tuft density and flowering tuft seed production at Stewiacke. Fall-bearing year glufosinate applications followed by spring-nonbearing year foramsulfuron applications also reduced nonbearing year flowering tuft inflorescence number and bearing year hair fescue seedling density at Stewiacke, indicating that this treatment may reduce hair fescue seedling recruitment at some sites. Fall-bearing year terbacil applications did not suppress hair fescue and are not recommended for hair fescue management in lowbush blueberry.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle