Control of Multiple-Herbicide-Resistant Green Pigweed (Amaranthus powellii) with Preemergence and Postemergence Herbicides in Ontario Soybean Production
Notice bibliographique
Résumé
Green pigweed [Amaranthus powellii S. Wats.] is a competitive, annual, broadleaf weed that can significantly reduce soybean yield due to rapid early growth and biomass production. As a consequence of green pigweed’s high competitiveness with crops, the weed species is generally managed with the use of herbicides; this may, however, lead to the selection of resistance. A green pigweed biotype with resistance to MCPA, mecoprop, dichlorprop-p, aminocyclopyrachlor (synthetic auxins), and imazethapyr (acetolactate synthase-(ALS)-inhibitor) was recently confirmed in Ontario, Canada. Research was conducted to identify alternative effective preemergence (PRE) and postemergence (POST) herbicides for the control of multiple-herbicide-resistant (MHR) green pigweed in Ontario soybean production. Four field trials, two with PRE and two with POST herbicides were conducted near Dresden, Ontario in 2019 and 2020. Visible soybean injury, green pigweed control, density, aboveground biomass, and soybean yield were evaluated following application with 19 PRE herbicide treatments and 12 POST herbicide treatments in separate studies. At 8 wk after application (WAA), pyroxasulfone/flumioxazin applied PRE controlled green pigweed 95% and was the most effective soil-applied herbicide. In the POST study, glyphosate was the most effective herbicide, controlling green pigweed 94% at 8 WAA. Imazethapyr, applied PRE or POST did not control this green pigweed biotype as it is also resistant to ALS-inhibitors. Control with other ALS-inhibiting herbicides as well as with PPO-inhibiting herbicides was variable, and further research is needed to determine the reason for variable control with these herbicides.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».