Sensitivity of Azuki Bean and Control of Multiple Herbicide-Resistant Canada Fleabane With Saflufenacil Herbicide Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
During 2021 and 2022, four experiments were conducted to ascertain the sensitivity of azuki bean to saflufenacil herbicide mixtures, and five experiments were conducted to determine the control of multiple herbicide-resistant (MHR) Canada fleabane with various saflufenacil herbicide mixtures applied preplant (PP) in soybean at various locations in southwestern Ontario, Canada. At 1, 2, 4, and 8 weeks after emergence (WAE), glyphosate + saflufenacil caused 2-5% azuki bean injury. The addition of metribuzin, bromoxynil, halauxifen-methyl, or 2,4-D ester caused 2-7%, 2-4%, 4-9%, and 2-4% azuki bean injury, respectively. Glyphosate + saflufenacil + bromoxynil plus either metribuzin, halauxifen-methyl, or 2,4-D ester caused 3-7%, 5-11%, and 3-6% azuki bean injury, respectively. Saflufenacil mixtures evaluated had no adverse effect on azuki bean stand, biomass m-1, biomass plant-1, height, seed moisture content, or yield. At 4 and 8 weeks after application (WAA), glyphosate + saflufenacil control MHR Canada fleabane 93 and 87%, respectively; there was no improvement in MHR Canada fleabane control with the glyphosate + saflufenacil mixtures evaluated. At 8 WAA, saflufenacil herbicide mixtures evaluated reduced MHR Canada fleabane density 43-95% and biomass 47-96%; differences were not statistically significant. MHR Canada fleabane interference reduced soybean yield 50%; however, reduced MHR Canada fleabane interference with all glyphosate + saflufenacil mixtures evaluated resulted in soybean yield that was similar to the weed-free control. This study concludes that saflufenacil herbicide mixtures evaluated have the potential to be used for the control MHR Canada fleabane in azuki bean.
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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) | 0,001 | 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 ».