Effect of application method on dichlobenil efficacy of hair fescue (<i>Festuca filiformis</i>) in lowbush blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assessed the potential of using dichlobenil to manage hair fescue in lowbush blueberry crops when targeted or broadcast-applied (7,000 g ai ha−1) as justification for developing a precision-targeted applicator. A randomized complete block design was used to assess both application methods, and results were compared with industry-standard propanamide (2,240 g ai ha−1). Targeted and broadcast-applied dichlobenil in fall 2020 significantly reduced average total tuft density in the nonbearing year (2021) by 75% and 67%, respectively, and in the bearing year (2022) by 61% and 59%, respectively. Broadcast pronamide applications in fall 2020 significantly reduced total tuft density by 84% in the nonbearing year (2021) and 81% in the bearing year (2022). These reductions in total tuft density resulted in average lowbush blueberry yields of 416, 557, 573, and 617 g m−2 for the control, pronamide applications, and targeted and broadcast-applied dichlobenil, respectively. Increases in yield were not significant, though the large variation within the sample is the probable cause. The similarities between targeted and broadcast-applied treatments demonstrate the potential of using targeted dichlobenil. Given the high product cost of dichlobenil at Can$1,873 ha−1, hair fescue’s non-uniform distribution in lowbush blueberry fields and the lowbush blueberry industry’s overreliance on pronamide, targeted application of dichlobenil has significant potential. This work justifies the development of a mechanized precision-targeted applicator for use in lowbush blueberry cropping systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».