Response of dry beans to halosulfuron applied postemergence
Notice bibliographique
Résumé
Soltani, N., Shropshire, C. and Sikkema, P. H. 2012. Response of dry beans to halosulfuron applied postemergence. Can. J. Plant Sci. 92: 723-728. Four field trials were conducted over a 2-yr period (2009 and 2010) at Exeter and Ridgetown, Ontario, to evaluate the tolerance of adzuki, black, cranberry, kidney, otebo, pinto, Small Red Mexican and white beans to halosulfuron applied postemergence (POST) at 35 and 70 g a.i. ha-1. All treatments including the non-treated control were maintained weed free during the growing season. Halosulfuron applied POST caused as much as 73, 7, 13, 12, 12, 11, 11 and 9% injury in adzuki, black, cranberry, kidney, otebo, pinto, Small Red Mexican (SRM) and white beans, respectively. Halosulfuron applied POST reduced adzuki bean height as much as 52 and 70% at Exeter and Ridgetown, respectively. Plant height was not affected in the other market classes of dry bean evaluated. Halosulfuron POST reduced shoot dry weight of adzuki bean 68% at both rates evaluated. Otebo and SRM bean shoot dry weight were not affected when halosulfuron was applied POST at 35 g a.i. ha-1 but otebo bean shoot dry weight was reduced 12% and SRM bean shoot dry weight was reduced 14% at 70 g a.i. ha-1. Shoot dry weight of black, cranberry, kidney, pinto and white bean was not affected with either rate of halosulfuron. Seed yield of adzuki bean was decreased 58% at 35 g a.i. ha-1 and 68% at 70 g a.i. ha-1 with halosulfuron. White bean yield was not affected with halosulfuron applied POST at 35 g a.i. ha-1 but was reduced 9% at 70 g a.i. ha-1. Seed yield of black, cranberry, kidney, otebo, pinto and SRM bean was not reduced with either rate of halosulfuron. Based on these results, there is not an adequate margin of crop safety for halosulfuron POST in adzuki bean. However, there is potential for POST application of halosulfuron in black, cranberry, kidney, otebo, pinto, SRM and white beans.
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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) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».