Pinto bean response to seeding rate and herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Field experiments were conducted in 2016 and 2017 to evaluate the effects of seeding rate and herbicide programs on weed control and pinto bean yield under irrigation. The experiments comprised a 5 × 5 factorial randomized complete block design with five replications. The weed control treatments comprised a nontreated control, hand-weeded control, EPTC + ethalfluralin PRE, EPTC + ethalfluralin PRE followed by (fb) dimethenamid-P POST at V1, and EPTC + ethalfluralin PRE fb bentazon/imazamox POST. There were five seeding rates ranging from 247,000 to 494,000 seeds ha–1 planted in 19-cm rows. Weed biomass was reduced by 6 kg ha–1 with every additional 1,000 seeds ha–1. EPTC plus ethalfluralin fb either dimethenamid-P or bentazon plus imazamox reduced weed biomass by at least 29% compared to the nontreated control. There was a significant effect of weed control treatment on pinto bean yield (P = 0.0004). However, there was no significant seeding rate (P = 0.42) or seeding rate–by–weed control interaction effect on pinto bean yield (P = 0.38). Pinto bean yield ranged from 3,080 kg ha–1 in the nontreated control to 4,740 kg ha–1 hand-weeded treatment. Increased seeding rate in narrow rows is a cultural practice that can improve weed control in pinto bean but may not necessarily increase yield.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».