Effects of fall bearing-year glufosinate applications, spring nonbearing-year glufosinate applications, and spring nonbearing-year foramsulfuron applications on hair fescue (<i>Festuca filiformis</i>) in lowbush blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hair fescue is a common perennial grass that reduces yields in lowbush blueberry fields. This grass is suppressed with nonbearing-year foramsulfuron applications, though suppression may be improved through use of sequential glufosinate and foramsulfuron applications. The objective of this research was to determine the main and interactive effects of fall bearing-year glufosinate applications, spring nonbearing-year glufosinate applications, and spring nonbearing-year foramsulfuron applications on hair fescue. The experiment was a 2 by 2 by 2 factorial arrangement of fall bearing-year glufosinate application (0, 750 g ai ha –1 ), spring nonbearing-year glufosinate application (0, 750 g ai ha –1 ), and spring nonbearing-year foramsulfuron application (0, 35 g ai ha –1 ) arranged in a randomized complete block design at lowbush blueberry fields located in Parrsboro and Portapique, NS, Canada. Fall bearing-year glufosinate applications, spring nonbearing-year glufosinate applications, and spring nonbearing-year foramsulfuron applications alone provided inconsistent hair fescue suppression. Fall bearing-year glufosinate applications followed by spring nonbearing-year foramsulfuron applications, however, reduced nonbearing-year total tuft density, flowering-tuft density, and flowering-tuft inflorescence number at each site and reduced seed production at Portapique. Sequential fall bearing-year and spring nonbearing-year glufosinate applications or sequential spring nonbearing-year glufosinate and foramsulfuron applications reduced flowering-tuft density and flowering-tuft inflorescence number at each site but did not consistently reduce total tuft density. Sequential herbicide treatments reduced bearing-year seedling density and may therefore contribute to hair fescue seed bank management in lowbush blueberry.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».