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Enregistrement W4386056747 · doi:10.1016/j.cropro.2023.106391

Impact of metribuzin dose and water stress on chickpea plant health

2023· article· en· W4386056747 sur OpenAlexaffabout
Shaun M. Sharpe, J.J. Schoenau, Michelle Hubbard

Notice bibliographique

RevueCrop Protection · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetribuzinWiltingBiologyChlorosisAgronomyCropHorticultureGreenhouseWeed control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chickpea is an important rotational pulse crop for Saskatchewan field crops. Since 2019, Saskatchewan chickpea production has suffered from a plant health issue following rainfall events around flowering to early podding resulting in apical wilting and eventual branch death. Post-emergence broadleaf weed management in chickpea relies on metribuzin, which can result in variable injury in chickpea. The study objective was to evaluate the effect of metribuzin dose and water stress on chickpea health in the greenhouse. At two weeks after treatment (WAT), chickpea mortality reached 25% for 206 g ai ha−1 (label rate) metribuzin dose and 56% for 413 g ha−1 dose, respectively. Maximum chickpea vegetative chlorosis and necrosis was 81% for the 413 g ha−1 metribuzin treatment and 65% for the 206 g ha−1 treatment. Chickpea longest branch length was reduced from 34 to 26 cm at 8 WAT with the 206 g ha−1 metribuzin treatment. Three weeks of permitting the soil to reach the wilting point and induce symptoms reduced chickpea longest branch length from 38 to 24 cm by 8 WAT. Chickpea pod production was reduced by 75% with the 206 g ha−1 metribuzin treatment and 90% with the water stress regime. Metribuzin at labeled dosing in Saskatchewan induced plant death and considerable vegetative necrosis when evaluated in the greenhouse.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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