Strategies to improve the control of glyphosate-resistant horseweed (<i>Erigeron canadensis</i>) with glufosinate applied preplant to soybean
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».