The interaction of annual weed and white mold management systems for dry bean production in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Pynenburg, G. M., Sikkema, P. H., Robinson, D. E. and Gillard, C. L. 2011. The interaction of annual weed and white mold management systems for dry bean production in Canada. Can. J. Plant Sci. 91: 587-598. Annual weeds and white mold (Sclerotinia sclerotiorum) are serious pests in dry bean, and can cause substantial yield losses. The proper management of these pests is essential for profitable production. A 2-yr study conducted at three field locations in Ontario examined the effects of two pre-plant incorporated herbicide programs on weed management and three foliar fungicides on white mold development. In addition, thiamethoxam was evaluated for its ability to alleviate stress caused by annual weeds and white mold. Interactions among disease severity, weed control, agronomics and economic returns were examined. Thiamethoxam seed treatment had inconsistent benefits with respect to plant emergence and vigour, harvested weight, seed weight and economic returns. There were no benefits for the other parameters measured. The premium herbicide program (s-metolachlor plus imazethapyr) reduced weed ground cover, white mold severity and pod drop, and increased 100-seed weight, harvested weight and net economic return compared with the economic herbicide program (trifluralin). The foliar fungicides reduced white mold severity and pod drop, while increasing 100-seed weight, harvested yield and net economic return. Fluazinam resulted in the lowest white mold severity, and the highest yield and treatment return, when compared with cyprodinil/fludioxonil and boscalid in some environments. High weed pressure in the presence of white mold increased disease severity. Where treatment differences occurred, the premium herbicide program and fluazinam foliar fungicide resulted in the highest net economic return to growers.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».