When using glyphosate plus dicamba, 2,4-D, halauxifen or pyraflufen/2,4-D for glyphosate-resistant horseweed (<i>Erigeron canadensis</i>) control in soybean, which third mix partner is better, saflufenacil or metribuzin?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glyphosate-resistant (GR) horseweed interference in soybean can reduce soybean yield up to 93%. Glyphosate plus dicamba, 2,4-D ester, halauxifen-methyl or pyraflufen-ethyl/2,4-D applied preplant (PP) provide variable GR horseweed control in soybean. The objective of this study was to determine if the addition of saflufenacil or metribuzin to glyphosate plus dicamba, 2,4-D ester, halauxifen-methyl, or pyraflufen-ethyl/2,4-D will improve the level and consistency of GR horseweed control. Four trials were conducted over the 2020 and 2021 field seasons in fields with GR horseweed populations. Glyphosate plus dicamba, 2,4-D ester, halauxifen-methyl, or pyraflufen-ethyl/2,4-D controlled GR horseweed 96%, 77%, 71%, and 52%, respectively, at 8 wk after application (WAA). When saflufenacil or metribuzin was added to glyphosate plus dicamba or 2,4-D ester, GR horseweed control was not improved at 8 WAA. When saflufenacil or metribuzin was added to glyphosate plus halauxifen-methyl, GR horseweed control improved by 27% and 25%, respectively, at 8 WAA. When saflufenacil or metribuzin was added to glyphosate plus pyraflufen-ethyl/2,4-D, GR horseweed control was improved by 47% and 37%, respectively, at 8 WAA. The consistency of GR horseweed control was improved when saflufenacil or metribuzin was added to glyphosate plus dicamba, 2,4-D ester, halauxifen-methyl, or pyraflufen-ethyl/2,4-D compared to each herbicide applied alone. Synergism was observed when metribuzin was added to glyphosate plus halauxifen-methyl and when saflufenacil or metribuzin was added to glyphosate plus pyraflufen-ethyl/2,4-D at 8 WAA. Though GR horseweed control was improved with the addition of saflufenacil or metribuzin to glyphosate plus halauxifen-methyl or pyraflufen-ethyl/2,4-D, all treatments including saflufenacil resulted in the highest level and most consistent control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».