The Effect of Suckercide Application Timing and Cultivar Maturity on Chemical Topping of Burley Tobacco
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were initiated in 2015 to evaluate the efficacy of chemical topping for burley tobacco ( Nicotiana tabacum L.). The major objectives for this study were to determine the optimum timing of suckercide application and appropriate cultivar maturity for effective chemical topping. Burley tobacco cultivars TN 90 (medium maturity), KT 210, and KT 215 (late maturity) were chemically topped at the 10% button, 50% button, and 10% bloom growth stages. The 10% button and 50% button application timings were best suited for chemical topping practices. Treatments that targeted the 10% bloom stage did not completely halt inflorescence growth; however, all application timings resulted in excellent sucker control. Both medium and late maturing burley cultivars proved to be acceptable for chemical topping methods; however, timing the suckercide application may be less difficult with later maturing cultivars. Chemically topped treatments generally resulted in shorter, narrower tip leaves than manually topped treatments. There were no significant differences in total yield of TN 90 when comparing tobacco that was manually topped at 10% bloom to tobacco that was chemically topped at 10% button, 50% button, or 10% bloom across all environments. In 4 out of 6 environments, total yield was not significantly different between manual topping and any chemically topped application timing in the late maturing burley cultivars; however, at least 1 chemically topped application timing had equivalent yield to manually topped tobacco in all environments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».