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Enregistrement W3194656429 · doi:10.1017/wet.2021.68

Response of dry beans to tiafenacil applied preemergence

2021· article· en· W3194656429 sur OpenAlexaffabout
Nader Soltani, Christy Shropshire, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry beanAgronomyCropBiologyGlyphosateHorticultureCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tiafenacil is a new nonselective, protoporphyrinogen IX oxidase–inhibiting pyrimidinedione herbicide that is under consideration for registration to control grass and broadleaf weeds in corn, soybean, wheat, cotton, and other crops prior to crop emergence. The sensitivity of dry beans to tiafenacil is not known. Four field experiments were completed at Exeter and Ridgetown, ON, Canada, during the 2019 and 2020 growing seasons, to determine the sensitivity of azuki, kidney, small red, and white beans to tiafenacil applied preemergence (PRE) at 12.5, 25, 50, and 100 g ai ha−1. Tiafenacil applied at 100 g ai ha−1 caused 5% or less injury to azuki, kidney, small red, and white beans: 0% to 3% injury to azuki bean; 1% to 5% injury to kidney bean; and 1% to 4% injury to both small red bean and white bean. Tiafenacil applied PRE at 12.5, 25, 50, and 100 g ai ha−1 caused up to 1%, 4%, 4%, and 5% visible dry bean injury, respectively, but had no negative effect on other measured growth parameters including seed yield. Crop injury was generally greatest when tiafenacil was appled at the 100 g ai ha−1 rate in dry beans. Generally, kidney, small red, and white bean were more sensitive to tiafenacil than azuki bean. Dry bean injury was persistent and increased with time with the greatest injury observed 8 wk after emergence. Tiafenacil applied PRE can be a useful addition to the current strategies to control grass and broadleaf weeds, especially glyphosate-resistant horseweed and amaranth species prior to bean emergence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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