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Enregistrement W4286214444 · doi:10.1139/cjps-2022-0036

Fall-applied residual herbicides improve broadleaf weed management in ultra-early wheat (<i>Triticum aestivum</i> L.) production systems on the northern Great Plains

2022· article· en· W4286214444 sur OpenAlexafffundvenueabout
Graham R.S. Collier, Dean Spaner, Linda M. Hall, R. J. Graf, Brian L. Beres

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Wheat CommissionUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaWestern Grains Research Foundation
Mots-clésSowingAgronomyWeedWeed controlGrain yieldCropCrop yieldBiologyYield (engineering)Environmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultra-early spring wheat ( Triticum aestivum L.) planting systems based on soil temperature on the northern Great Plains have lower overall variability in grain yield, and can increase grain yield relative to current calendar date-based spring wheat planting systems used in the region. However, ultra-early planting when soils are cold (2 °C), and resulting early crop emergence, precludes most foliar pre-seeding weed control options. Field trials were conducted at three sites in western Canada from 2017 to 2019 to evaluate the crop safety, broadleaf weed efficacy, and growing system stability resulting from the inclusion of fall applications of soil-applied residual herbicides prior to planting wheat ultra-early the following spring. Flumioxazin (protoporphyrinogen oxidase inhibitor; Weed Science Society of America (WSSA) group 14) and pyroxasulfone (very long chain fatty acid synthesis inhibitor; WSSA group 15) were applied alone and in combination at multiple rates in the late fall prior to ground freeze. The following spring, hexaploid spring wheat was planted ultra-early, based on a soil temperature trigger of 2 °C, and later, triggered by a soil temperature of 8 °C. When planting was completed ultra-early, grain yield was greater, and variability of grain yield was lower. Herbicide treatments increased broadleaf weed control, and in some environments further increased grain yield and reduced grain yield variability without resulting in phytotoxicity. The ability to safely incorporate fall-applied residual herbicides into ultra-early spring wheat planting systems provides an option for growers to adopt ultra-early planting without negatively impacting weed management on their farms.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeObservationnel
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'admission4
Résumé présentoui

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