Weed control in corn with tolpyralate and atrazine plus grass herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Six field experiments were established in southwestern Ontario in 2021 and 2022 to evaluate whether the addition of a grass herbicide (acetochlor, dimethenamid-p, flufenacet, pendimethalin, pyroxasulfone, or S -metolachlor) to tolpyralate + atrazine improves late-season weed control in corn. Tolpyralate + atrazine caused 12% and 5% corn injury at 1 and 4 wk after herbicide application (WAA); corn injury was not increased with the addition of a grass herbicide. Weed interference reduced corn yield 60%. The addition of a grass herbicide to tolpyralate + atrazine did not enhance velvetleaf control. The addition of acetochlor or dimethenamid-p to tolpyralate + atrazine enhanced pigweed species control 4% 4 WAA; the addition of other grass herbicides tested did not increase pigweed species control. The addition of acetochlor enhanced common ragweed control 5% at 4 WAA, and the addition of acetochlor or dimethenamid-p enhanced common ragweed control 8% at 8 WAA; the addition of other grass herbicides did not improve common ragweed control. The addition of acetochlor to tolpyralate + atrazine enhanced common lambsquarters control up to 4%; there was no enhancement in common lambsquarters control with the addition of the other grass herbicides. Tolpyralate + atrazine controlled barnyardgrass 90% and 78% at 4 and 8 WAA, respectively; the addition of a grass herbicide enhanced barnyardgrass control 9% to 10% and 21% at 4 and 8 WAA, respectively. Tolpyralate + atrazine controlled green or giant foxtail 80% and 69% at 4 and 8 WAA, respectively; the addition of a grass herbicide enhanced foxtail species control 15% to 19% and 24% to 29% at 4 and 8 WAA, respectively. This research shows that adding a grass herbicide to tolpyralate + atrazine mixture can improve weed control efficacy, especially increased annual grass control in corn production.
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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 | 0,001 |
| 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 ».