Control of Multiple-Herbicide-Resistant Green Pigweed (Amaranthus powellii) With Preemergence and Postemergence Herbicides in Ontario Corn Production
Notice bibliographique
Résumé
Green pigweed [Amaranthus powellii S.Wats.] is a prolific annual dicot weed that is a prominent weed of crop production in northeastern North America. Green pigweed interference has been documented to reduce corn yields up to 54% in the absence of control strategies. In 2021, a green pigweed biotype from a field near Dresden, Ontario, Canada was determined to be resistant to MCPA, mecoprop, dichlorprop-p, aminocyclopyrachlor (synthetic auxins), and imazethapyr (acetolactate synthase-(ALS)-inhibitor), further impacting control of this weed biotype. Two field studies, with herbicides applied preemergence (PRE) or postemergence (POST), were conducted in 2020 and repeated in 2021. The objective of the research was to determine the most effective PRE and POST herbicides for the control of multiple-herbicide-resistant (MHR) green pigweed in Ontario corn production. 18 PRE and 18 POST herbicide treatments were evaluated in separate studies. Visible crop injury, visible green pigweed control at specified timepoints after herbicide application, green pigweed density, green pigweed biomass, and corn yield at harvest maturity were collected. In the PRE study, rimsulfuron + mesotrione was identified as the most efficacious treatment providing 88% control at 8 WAA. In the POST study, atrazine was identified as the most efficacious treatment providing 94% control at 8 WAA. Control with all PRE herbicide treatments was impacted by rainfall following application. MCPA ester applied POST controlled green pigweed 30% at 8 WAA; reduced control is attributed to herbicide resistance in this biotype. When compared to similar studies, control of green pigweed was reduced with some of the POST herbicides tested. While MHR green pigweed represents an additional challenge for growers, there are efficacious herbicide treatments that would allow it to be managed in corn production.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».