Glyphosate-resistant horseweed control in glyphosate/glufosinate/2,4-D-resistant soybean with one- and two-pass herbicide programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glyphosate-resistant (GR) biotypes of horseweed were first confirmed in southern Ontario in 2010 and have spread across southern Ontario. A total of four field experiments were conducted between 2021 and 2022 to determine GR horseweed control with one- and two-pass herbicide programs in glyphosate/glufosinate/2,4-D-resistant (GG2R) soybean. 2,4-D choline/glyphosate DMA, halauxifen-methyl, and saflufenacil applied preplant (PP) controlled GR horseweed by 59%, 72%, and 78% 8 wk after postemergence (POST) application (WAA-POST); there was no improvement of GR horseweed control when 2,4-D choline/glyphosate DMA was added to saflufenacil; in contrast, there was improved GR horseweed control when saflufenacil was added to 2,4-D choline/glyphosate DMA. Glufosinate and 2,4-D choline/glyphosate DMA applied POST controlled glyphosate-resistant horseweed by 71% and 86%, respectively, 8 WAA-POST. Two-pass herbicide programs of a PP followed by POST application provided greater GR horseweed control than a PP or POST herbicide applied alone. Glufosinate or 2,4-D choline/glyphosate DMA applied POST following 2,4-D choline/glyphosate DMA or halauxifen-methyl applied PP improved GR horseweed control by 29% to 38% and 24%, respectively at 8 WAA-POST. The application of 2,4-D choline/glyphosate DMA applied POST following saflufenacil applied PP improved control by 20% 8 WAA-POST; there was no improvement of GR horseweed control when glufosinate was applied POST following saflufenacil applied PP or when either POST herbicide was applied following saflufenacil + 2,4-D choline/glyphosate DMA applied PP. When used in a two-pass program, 2,4-D choline/glyphosate DMA POST provided 2% to 3% greater control of GR horseweed than glufosinate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».