Response of Processing Tomato to Simulated Glyphosate Drift Followed by In-Crop Metribuzin Application
Notice bibliographique
Résumé
Eight field studies were conducted over a 3-yr period from 2008 to 2010 in Ridgetown, Ontario, Canada, to determine the cumulative stress caused by simulated glyphosate spray drift followed by an in-crop application of metribuzin in processing tomato. As the simulated glyphosate spray drift rate increased so did the degree of injury to the tomatoes. At a simulated spray drift rate of 22.5 g ae ha−1(2.5% of the recommended glyphosate field rate), a 23% decrease in red tomato yield was observed. Yield reductions increased to 88% of the control when 180 g ae ha−1glyphosate (20% of the recommended field rate) was applied. Similarly when simulated spray drift rates were followed 3 to 5 d later with an in-crop application of metribuzin at 250 g ai ha−1, tomato yields decreased by 22 to 85% depending on glyphosate rate applied. A transient synergistic interaction was observed only when 22.5 g ae ha−1glyphosate was followed by metribuzin. The synergistic response was no longer evident by the 28-d injury rating. Herbicide interactions were additive for crop injury, dry weight, fruit counts, and yield when glyphosate spray drift rates of 45, 90, or 180 g ae ha−1were followed by metribuzin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».