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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».