Evaluation of amino acid–inhibiting herbicide mixtures for hair fescue (<i>Festuca filiformis</i>) management in lowbush blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hair fescue is a perennial grass weed in lowbush blueberry fields that forms dense sods and reduces yield. As a result of natural tolerance or resistance of this grass to other currently registered herbicides growers rely on preemergence (PRE) applications of pronamide and postemergence (POST) applications of the Group 2 herbicides foramsulfuron and nicosulfuron + rimsulfuron for hair fescue management. This causes repeated application of Group 2 herbicides, which is compounded by the recent registration of flazasulfuron for POST suppression of hair fescue in lowbush blueberry. Mixtures of Group 2 herbicides with the amino acid–inhibiting herbicides glyphosate (Group 9) and glufosinate (Group 10), however, can improve weed control and may delay herbicide resistance development. This research used a factorial arrangement of Group 2 herbicides (none, foramsulfuron [35 g ai ha −1 ], nicosulfuron + rimsulfuron [13 + 13 g ai ha −1 ], flazasulfuron [50 g ai ha −1 ]) and mixtures (none, with glyphosate [902 g ae ha −1 ], and with glufosinate [750 g ai ha −1 ]) to identify possible mixtures that improve weed control and delay resistance development. Herbicides were applied in spring nonbearing year, fall bearing year, and fall nonbearing year, with each application timing conducted as a separate experiment. Foramsulfuron and nicosulfuron + rimsulfuron were not effective as fall applications, and spring applications of these herbicides with glyphosate or glufosinate improved hair fescue suppression. Glyphosate and glufosinate were more effective as fall rather than spring applications. Flazasulfuron was effective across all application timings, although its mixture with glufosinate generally improved hair fescue suppression. Flazasulfuron + glufosinate is tentatively recommended as an effective mixture for management of spring nonbearing-year and fall bearing-year hair fescue in lowbush blueberry.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».