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Enregistrement W4408808574 · doi:10.3389/fagro.2025.1568894

Optimizing weed and sucker control in hazelnut orchards with tiafenacil

2025· article· en· W4408808574 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua W. A. Miranda, Marcelo L. Moretti

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Agronomy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuckerWeed controlWeedBiologyAgronomyAgroforestryHorticultureZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hazelnut (Corylus avellana L.) plays a crucial role in the agricultural landscape of Oregon's Willamette Valley, where weed and sucker management are labor-intensive and time-consuming endeavors. Current control strategies are either costly but effective, ineffective, or environmentally unfriendly. Tiafenacil, a relatively new herbicide, could be an effective solution. Field studies were conducted in commercial hazelnut orchards across the Willamette Valley to evaluate the efficacy of tiafenacil for weed and hazelnut sucker control. The results confirmed that tiafenacil applied three times per season up to 200 g ai ha-1 did not injure tree trunk or canopy and had no adverse effects on growth parameters, chlorophyll fluorescence, or yield. Tiafenacil at 50 g ai ha-1 outperformed carfentrazone 35 g ai ha-1 in controlling prostrate knotweed (Polygonum aviculare L.), wild carrot (Daucus carota L.), and Canada thistle (Cirsium arvense L. Scop). However, tiafenacil up to 50 g ai ha-1 was less effective than glufosinate 1,050 g ai ha-1 for weed control. Tiafenacil at 50 g ai ha-1 effectively managed suckers comparable to manual removal and with superior efficacy to carfentrazone. Tiafenacil at 50 g ai ha-1 combined with glufosinate or 2,4-D 1,060 g ai ha-1 improved sucker and weed control compared with tiafenacil alone at the same rate, suggesting that its efficacy is enhanced in mixtures. Importantly, tiafenacil exhibited excellent compatibility with 2,4-D and glufosinate, making it a practical option for improving weed and sucker control strategies. For growers, incorporating tiafenacil into their management programs—either as a standalone treatment or in combination with glufosinate or 2,4-D—offers an effective alternative to manual sucker removal while maintaining strong weed control. These findings support tiafenacil as a valuable addition to hazelnut management programs, especially when used in combination with other herbicides for enhanced sucker and weed control without compromising tree health. While no antagonistic effects were observed when tiafenacil was mixed with glufosinate or 2,4-D, further research is necessary to explore potential interactions with other herbicides. Additionally, the economic viability of herbicide combinations should be evaluated before broad adoption.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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