The effects of pre-harvest glyphosate rate and timing on yield and pre-malt quality of malting barley
Notice bibliographique
Résumé
The production of barley cultivars with malting and brewing quality characteristics is subject to strict grading and technical standards for the end-use market. Environmental and management factors can significantly alter grain quality, and the qualities required for malting. Crop and kernel uniformity are critical factors where variability can exceed the tolerance for meeting malt quality. A practice to address variations in crop maturity is the application of pre-harvest glyphosate. Pre-harvest glyphosate applications can, however, alter malting characteristics in barley, and, if mis-timed, can also reduce yield. A 4-year study at five locations in Alberta and Saskatchewan from 2013 to 2017 was conducted to determine the effects of pre-harvest glyphosate applications on malting barley characteristics. Glyphosate was applied at 900 and 1125 g ae ha −1 on malting barley cultivars ‘CDC Meredith’ and ‘AC Metcalfe’ malting barley at soft dough, hard dough, and physiological maturity growth stages. Yield reductions of up to 12% were observed from glyphosate applications at soft dough, and yield was maximized with applications at physiological maturity. Glyphosate application, at two rates, reduced percentage plump kernels, but did not affect kernel weight or protein concentration. The growth stage of barley plants did not provide an accurate indicator of seed moisture levels at the time of application, which motivated our conclusion that glyphosate applications can be mistimed by inaccurate indicators. The results motivate our questioning of the utility of pre-harvest glyphosate applications, given the adverse effects to barley yield and quality observed, even when applied according to the label instructions.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».