Efficacy of Saflufenacil for Dry Bean and Annual Weed Desiccation
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of saflufenacil for desiccating dry bean and annual weeds may be influenced by application rate, single or sequential applications, adjuvant selection and rate, and water carrier volume. Five field experiments were conducted from 2021 to 2023 near Exeter and Ridgetown, Ontario, Canada to evaluate the efficacy of saflufenacil applied at two rates, applied once or sequentially, with four adjuvants at various rates, and three water carrier volumes for desiccating dry bean and common weed escapes in Ontario dry bean production. Saflufenacil (25 g ai ha-1) + Merge (1.0 L ha-1) applied with a 200 L ha-1 water carrier volume desiccated dry bean 96, 100, and 100% at 5, 8, and 14 days after application (DAA), respectively; there was no improvement in dry bean desiccation by increasing the rate of Merge to 2.0 L ha-1 or with a sequential application. With saflufenacil (50 g ai ha-1) + Merge (1.0 L ha-1), there was no impact on dry bean desiccation with water carrier volumes of 100, 200, or 300 L ha-1. Dry bean desiccation with saflufenacil (50 g ai ha-1) plus the adjuvants Merge, MSO, AMS, or Merge + AMS was similar. Sequential applications of saflufenacil (25 g ai ha-1) applied twice at a 1-week interval did not improve dry bean desiccation. For weed species desiccation, saflufenacil + Merge desiccated green pigweed (38-100%) and common ragweed (65-96%) most effectively. However, it was less effective on common lambsquarters (0-48%), barnyardgrass (9-24%), and green foxtail (6-14%), with no significant effect of saflufenacil rate, adjuvant selection, adjuvant rate, single vs sequential application, or water carrier volume. This study highlights the potential and limitations of saflufenacil for desiccating dry bean and common weed escapes in Ontario dry bean production.
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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 ».