Effects of crop rotations on carrot yield and on the nematodes Pratylenchus penetrans and Meloidogyne hapla
Notice bibliographique
Résumé
Carrot yield (Daucus carota) and population levels of the root-lesion nematode Pratylenchus penetrans and the northern root-knot nematode Meloidogyne hapla were measured in five rotation crops and in subsequent carrot crops at three field sites (1998-1999, 1999-2000, and 2000-2001). Total and marketable carrot yields averaged over the three sites did not differ in the crop sequences but there was a difference among sites. The total yields at sites 1, 2, and 3 were 77.86, 68.12, and 30.33 tonnes ha-1, respectively. Marketable yields were 59.04, 60.62, and 24.11 tonnes ha-1 at sites 1, 2, and 3, respectively. The lower yields were attributed primarily to less rainfall during July and August in 2001, and possibly to northern root-knot nematodes that were more prevalent at site 3. Mean levels of root-lesion nematodes in soil were highest (2690 nematodes kg-1) in carrot that followed timothy (Phleum pratense cv. Common), lowest (1100 nematodes kg-1) in carrots that followed marigold (Tagetes erecta cv. Crackerjack), and intermediate after barley (Hordeum vulgare cv. Chapais), pearl millet (Pennisetum glaucum cv. Millet 101), and annual ryegrass (Lolium multiflorum cv. Lemtal). Root-lesion nematode populations were also lower in marigold than in the other crops. Northern root-knot nematodes were not detected in rotation crops. The study indicated that carrot yields did not differ irrespective of the previous crop, but root-lesion nematode populations in soil at harvest were highest in carrots that followed timothy and lowest in carrots that followed marigolds. Population levels of root-knot nematodes in carrots did not differ among the crop sequences.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».