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Enregistrement W4220875964 · doi:10.1017/wet.2022.12

Strategies to improve the control of glyphosate-resistant horseweed (<i>Erigeron canadensis</i>) with glufosinate applied preplant to soybean

2022· article· en· W4220875964 sur OpenAlexafffundabout
Meghan Dilliott, Nader Soltani, David C. Hooker, Darren E. Robinson, Peter H. Sikkema

Notice bibliographique

RevueWeed Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBayer CropScienceOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsGrain Farmers of Ontario
Mots-clésGlufosinateDicambaGlyphosateBiologyAgronomyHerbicide resistanceSowingHorticultureWeed control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objectives of this study were to determine if the level and consistency of glyphosate-resistant (GR) horseweed control prior to soybean planting can be improved by (i) adding halauxifen-methyl, 2,4-D ester, saflufenacil, metribuzin, or dicamba to glufosinate, (ii) increasing the rate of glufosinate from 500 to 1,000 g ai ha –1 , and (iii) adding 28% urea ammonium nitrate (UAN) as the carrier solution. During a 2-yr period (2020–2021), four field trials were conducted on commercial farms located in southwestern Ontario, Canada, with confirmed GR horseweed. Glufosinate controlled GR horseweed 65%, 66%, and 63% at 2, 4, and 8 wk after application (WAA), respectively, and reduced density and biomass 46% and 33% at 8 WAA, respectively. There was no improvement in GR horseweed control from the addition of halauxifen-methyl, 2,4-D ester or saflufenacil to glufosinate and no decrease in density and biomass, with the exception that the addition of saflufenacil to glufosinate reduced density 30% compared to glufosinate alone. The addition of metribuzin to glufosinate improved GR horseweed control by 22%, 22%, and 28% at 2, 4, and 8 WAA, respectively, and further reduced density and biomass 50% and 47%, respectively, at 8 WAA, respectively. The addition of dicamba to glufosinate improved GR horseweed control by 19%, 26%, and 30% at 2, 4, and 8 WAA, respectively, and further reduced density and biomass 54% and 60%, respectively, at 8 WAA. There was no improvement in GR horseweed control by increasing the rate of glufosinate from 500 to 1,000 g ai ha –1 or when using 28% UAN as the carrier solution. The addition of all herbicides to glufosinate, increasing the rate of glufosinate, or using 28% UAN as the carrier solution improved the consistency of GR horseweed control.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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