Effect of Low Rate of Dicamba on Tomato (Solanum lycopersicum) at Different Growth Stages
Notice bibliographique
Résumé
Tomatoes are highly sensitive to herbicides, and concerns have been raised regarding off-target movement of dicamba and 2,4-D with the advent of new technologies in crops like soybean and cotton. Greenhouse studies were conducted over two years to assess the effect of low rates of dicamba on tomatoes at different growth stages and investigate fruit contamination. Treatments included untreated controls and dicamba applied at 1/16X, 1/32X, 1/64X, and 1/128X rates with non-ionic surfactant (NIS). Tomato plants at three growth stages (vegetative, flowering, and fruiting) were evaluated for dicamba sensitivity. Vegetative stage plants showed the highest sensitivity, while no significant differences in injury were observed between flowering and fruiting stages. Only the untreated controls produced fruit at the vegetative stage. Plants at flowering and fruiting stages successfully produced fruits. Harvested tomato fruits from each dicamba rate and the untreated control were planted, and progeny (F1) seedlings were evaluated for dicamba symptomology. No visual dicamba symptoms were observed in the tomato progeny, indicating the absence of dicamba contamination. High-performance liquid chromatography analysis confirmed no detectable levels of dicamba in the fruit samples. These findings indicate that low rates of dicamba, even at simulated drift levels, do not significantly affect tomatoes or result in fruit contamination. The results contribute to understanding the risks associated with herbicide drift and its impact on sensitive crops like tomatoes.
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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 ».