Impact of Acetochlor Rate and Application Timing on Multiple-Herbicide-Resistant Waterhemp Control in Corn and Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Documented 6-way (Groups 2, 4, 5, 9, 14, and 27) and 5-way (Groups 2, 5, 9, 14, and 27) multiple-herbicide-resistant (MHR) waterhemp have been confirmed in the US and Canada, respectively causing corn and soybean yield losses > 70%. The objective of this study was to determine the effect of acetochlor application timing and rate on non-emerged MHR waterhemp control in corn and soybean. Acetochlor is not yet registered in Canada, but it could be useful component of an integrated MHR waterhemp control program. Two studies, one in corn and one in soybean, were conducted in southwestern Ontario, Canada from 2020 to 2022. Three rates of acetochlor were applied preplant (PP), preemergence (PRE) and postemergence (POST) to non-emerged waterhemp. In corn, acetochlor [Emulsifiable Concentrate (EC)] applied at 1,225, 2,100 and 2,950 g ai ha-1 controlled MHR waterhemp 81, 85, and 90%, respectively, at 8 weeks after POST application (WAC). Acetochlor EC applied POST or PRE provided better control than when applied PP at 4, 8, and 12 WAC. In soybean, acetochlor [Capsule suspension (CS)] applied at 1,050, 1,375, and 1,700 g ai ha-1 controlled MHR waterhemp 63, 70, and 74%, respectively, at 8 WAC. The timing of acetochlor CS application did not affect MHR waterhemp control. Acetochlor applied at the low, medium, and high rate reduced waterhemp density by 87, 89, and 92% in corn, and by 82, 84, and 87% in soybean, respectively. The high rate of acetochlor provides acceptable control of MHR waterhemp in corn; control in soybean was inadequate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».