Improving the Level and Consistency of Glyphosate-Resistant Canada Fleabane (Erigeron canadensis L.) Control in Soybean [Glycine max (L.) Merr.] with Preplant Herbicides
Notice bibliographique
Résumé
Six studies consisting of twenty four field experiments were conducted in 2020 and 2021 in Ontario, Canada to investigate how to improve the level and consistency of glyphosate-resistant (GR) Canada fleabane control with herbicides applied preplant (PP) to soybean. Study One concluded the adding saflufenacil or metribuzin to glyphosate plus halauxifen-methyl or pyraflufen-ethyl/2,4-D resulted in a synergistic increase in GR Canada fleabane control and improved the consistency of control. Study Two and Three determined adding dicamba or saflufenacil to glyphosate plus bromoxynil and adding saflufenacil to glyphosate plus dicamba improved the level and consistency of GR Canada fleabane control. Study Four determined adding metribuzin to glyphosate plus glufosinate provided the greatest level of GR Canada fleabane control and improved the consistency of control. Study Five and Six determined there was no benefit of adding low rates of protoporphyrinogen oxidase (PPO)-inhibiting herbicides to glufosinate to improve GR Canada fleabane control.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».