Reducing Grain Sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) Injury From Postemergence Application of Mesotrione With Dicamba
Notice bibliographique
Résumé
Weed management in grain sorghum is limited by the number of herbicide options. A two-year (2017-2018) field study was conducted at the Mississippi State University Delta Research and Extension Center, in Stoneville, MS to evaluate the response of grain sorghum to mesotrione application alone or when tank-mixed with dicamba at the two-leaf and four-leaf growth stage of sorghum. Mesotrione was applied at 0.07 and 0.105 kg ai ha-1 alone or was tank-mixed with dicamba at 0.28 kg ae ha-1. Significant injury to grain sorghum from all herbicide treatments was observed compared with the untreated check. Increase in mesotrione application rate increased injury to grain sorghum from 14 to 19% at two-leaf and from 10 to 24% at the four-leaf stage by 4 weeks after application (WAA) in 2017. Adding dicamba to mesotrione reduced grain sorghum injury in both years. At 4-leaf sorghum application stage, mesotrione applied at 0.07 kg ha-1 resulted in greater grain yield than all other herbicide treatments, except mesotrione (0.105 kg ha-1) + NIS in 2017. Our results indicate that adding dicamba to mesotrione safes grain sorghum from injury caused by mesotrione alone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».