Response of dry bean white mould [<i>Sclerotinia sclerotiorum</i> (Lib.) de Bary, causal organism] to fungicides
Notice bibliographique
Résumé
Mahoney, K. J., McCreary, C. M. and Gillard, C. L. 2014. Response of dry bean white mould [ Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary, causal organism] to fungicides. Can. J. Plant Sci. 94: 905–910. White mould [Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary, causal organism] is a serious disease of dry bean (Phaseolus vulgaris L.). Producers frequently rely on preventative fungicides, yet, this represents a significant production cost. Studies were conducted in 2009, 2010, and 2011 to determine fungicide efficacy under conditions optimized for white mould. Disease incidence×severity ratings were used to calculate the area under the disease progress curve (AUDPC). After harvest, a return on investment (ROI) was calculated. AUDPC values were similar across boscalid, fluazinam, fluopyram, and thiophanate-methyl and lower than Bacillus subtilis, CaCl2, and the untreated. Yield was greatest for fluazinam and fluopyram, followed by thiophanate-methyl. Bacillus subtilis and CaCl2 yields were similar to the untreated. In early-planted environments, using fluazinam and fluopyram resulted in a $500 ha−1 greater ROI than the untreated with $554 gained for every tonne per hectare of dry bean harvested. In late-planted environments, fluazinam and fluopyram averaged about $200 ha−1 greater ROI than the untreated and $494 was returned for every tonne per hectare of dry bean. When dry bean yield potential is reduced under conditions of increased white mould severity, profit margins become narrowed and producers may have to select fungicides that are both efficacious and economical.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».