The interaction of pyroxasulfone and flumioxazin applied preemergence for the control of multiple-herbicide-resistant waterhemp (<i>Amaranthus tuberculatus</i>) in soybean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Six field experiments were conducted to investigate any interaction between pyroxasulfone and flumioxazin on soybean tolerance and control of multiple-herbicide-resistant (MHR) waterhemp in soybean during 2016 and 2017 in Ontario, Canada. There was a synergistic increase in soybean injury with the co-application of pyroxasulfone and flumioxazin at all rates evaluated at 2 wk after emergence (WAE), the two highest rates evaluated (134/106 and 268/211 g ai ha –1 ) at 4 WAE, and the highest rate (268/211 g ai ha –1 ) evaluated at 8 WAE. Soybean injury with all pyroxasulfone and flumioxazin treatments was transient and had no adverse effect on soybean grain yield. Pyroxasulfone applied preemergence at 45, 89, 134, and 268 g ai ha –1 controlled MHR waterhemp up to 72%, 89%, 92%, and 95%, respectively. Flumioxazin applied preemergence at 35, 70, 106, and 211 g ai ha –1 controlled MHR waterhemp up to 78%, 90%, 93%, and 96%, respectively. Pyroxasulfone/flumioxazin applied preemergence at 45/35, 89/70, 134/106, and 268/211 g ai ha –1 controlled MHR waterhemp up to 92%, 96%, 98%, and 100%, respectively. There were no significant antagonistic or synergistic interactions for the control of MHR waterhemp with pyroxasulfone/flumioxazin at rates evaluated except at 268/211 g ai ha –1 , which provided a synergistic increase in MHR waterhemp control at 4 WAE. The MHR waterhemp biomass and density reductions followed a trend similar trend to visible control. Pyroxasulfone/flumioxazin at 268/211 g ai ha –1 caused a synergistic response in biomass reduction (9% difference). Based on these results, there is an additive increase in MHR waterhemp control and potential for a synergistic increase in soybean injury with the co-application of pyroxasulfone plus flumioxazin.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».