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Enregistrement W7056303922

THE EFFECT OF PLANT CUTTING AND BURNDOWN HERBICIDES ON WEED MANAGEMENT IN DOUBLE-CROP SOYBEANS FOLLOWING WINTER WHEAT

2021· article· en· W7056303922 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenSIUC (Southern Illinois University Carbondale) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeed controlWeedAmbrosia artemisiifoliaWinter wheatAgricultureCropRagweedCrop yield
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AN ABSTRACT OF THE THESIS OFColton P. Carmody for the Master of Science degree in Plant, Soil, and Agricultural Systems, presented on May 3, 2019, at Southern Illinois University Carbondale. TITLE: THE EFFECT OF PLANT CUTTING AND BURNDOWN HERBICIDES ON WEED MANAGEMENT IN DOUBLE-CROP SOYBEANS FOLLOWING WINTER WHEAT MAJOR PROFESSOR: Dr. Karla L. Gage The agricultural practice of ‘double-cropping,’ harvesting two crops from the same piece of land in a single growing season, is a popular practice in Southern Illinois where growers often plant soybeans (Glycine max (L.) Merr.) soon after winter wheat (Triticum aestivum L.) harvest. Horseweed (Conyza canadensis L. Cronq.) competition and lack of control can cause detrimental effects on yield for double-crop producers in Illinois due to the development of multiple herbicide resistance in this weed species. To combat this problem of herbicide resistance, new herbicide-tolerant soybean technologies and new herbicide formulations have been developed, but these technologies will quickly lose efficacy unless stewarded properly. Therefore, our objective for this study was to evaluate the control of horseweed and other weeds and crop yield as influenced by weed-cutting height, herbicide treatments, timing of herbicide application in three studies (a greenhouse study and in-crop and non-crop field studies) with the goal of improving weed management in double-crop soybean. Data obtained from the non-crop study that focused on the evaluation of different cutting heights, herbicide treatments and application timings was observed to be significantly different by weed species evaluated: horseweed, common ragweed (Ambrosia artemisiifolia L.), and Canada goldenrod (Solidago canadensis L.). Horseweed control and biomass accumulation was observed to be strongly influenced by cutting height, where cutting to 15 cm resulted in the greatest control efficacy and reduction in overall biomass irrespective of herbicide treatment used. While application timing following cutting in relation to control efficacy and biomass accumulation was only observed to be significant based upon the translocation properties of the herbicide applied, i.e. contact or systemic. Differences in the perennial weed species Canada goldenrod were observed compared to horseweed; cutting in combination with herbicide treatments resulted in a decrease in control compared to herbicide applications made to noncut Canada goldenrod plants. Data obtained in this study suggest that cutting in combination with the use of effective burndown herbicides may lead to increased control of certain weed species and could be a component of herbicide technology stewardship in double-crop soybeans. The in-crop study focused on evaluating yield potential of burndown herbicides in double-crop soybean systems. Observations from this study revealed that similarly to full-season beans, yield in double-crop soybeans was limited dependent upon the burndown herbicide programs ability to achieve broad-spectrum weed control. When effective burndown herbicides dicamba, glufosinate, and paraquat were combined with herbicides that possessed the ability to provide soil residual activity, such as saflufenacil, chlorimuron, chloransulam, metribuzin, sulfentrazone or flumioxazin, yield potential was maximized compared to these active ingredients applied as standalone treatments. Data from this study further stresses the importance of utilizing multiple effective sites of actions to achieve higher yields while maintaining good herbicide stewardship practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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