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Enregistrement W4294311535 · doi:10.1139/cjps-2022-0087

Evaluation of broadcast and spot herbicide applications for spreading dogbane (<i>Apocynum androsaemifolium</i> L.) management in lowbush blueberry fields

2022· article· en· W4294311535 sur OpenAlexafffundvenue
Hugh Lyu, Andrew McKenzie‐Gopsill, Scott N. White

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensDalhousie UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMesotrioneDicambaWeed controlAgronomyShootWeedPerennial plantEnvironmental scienceBiologyAtrazinePesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spreading dogbane is a creeping herbaceous perennial weed in lowbush blueberry. Management is limited primarily to spot applications of dicamba, though recent herbicide registrations facilitate the evaluation of new broadcast and spot herbicide applications. The objectives of this research were to determine (1) the effect of sequential postemergence (POST) mesotrione application interval on spreading dogbane, (2) the effect of sequential POST mesotrione and foramsulfuron applications on spreading dogbane, (3) the effect of POST herbicide tank mixtures on spreading dogbane, (4) the effect of summer and fall spot herbicide applications on spreading dogbane, and (5) the effect of spot applications of dicamba tank mixtures with sulfonylurea herbicides on spreading dogbane. Broadcast mesotrione (144 g a.i. ha−1) and foramsulfuron (35 g a.i. ha−1) applications did not control spreading dogbane. Control was not improved by sequential applications of either herbicide. Broadcast mesotrione + foramsulfuron applications reduced non-bearing-year density and may be more effective than either herbicide applied alone. Broadcast flazasulfuron applications reduced non-bearing-year shoot density and flazasulfuron + foramsulfuron applications reduced non-bearing-year and bearing-year shoot densities. Summer spot applications of foramsulfuron and flazasulfuron caused 70% injury to spreading dogbane but did not reduce shoot density, and dicamba continues to be the most effective spot herbicide treatment. Fall spot applications did not control spreading dogbane due to early senescence of spreading dogbane shoots. Spot applications of dicamba at 0.96 or 1.92 g a.e. L water−1 provided equivalent spreading dogbane control and efficacy was not improved by tank mixture with foramsulfuron, flazasulfuron, or nicosulfuron + rimsulfuron.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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