Impact of metribuzin dose and water stress on chickpea plant health
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».