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Enregistrement W1839809392 · doi:10.4141/cjps2012-293

Management strategies to reduce losses caused by fusarium seedling blight of field pea

2013· article· en· W1839809392 sur OpenAlexafffundvenueabout
K. F. Chang, Sheau‐Fang Hwang, Hammad Ahmed, B. D. Gossen, G. D. Turnbull, Stephen E. Strelkov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Pulse Growers Commission
Mots-clésSeedlingFusariumBiologyBlightAgronomySeedingGreenhouseRoot rotField peaYield (engineering)Seed treatmentHorticultureGerminationCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chang, K. F., Hwang, S. F., Ahmed, H. U., Gossen, B. D., Turnbull, G. D. and Strelkov, S. E. 2013. Management strategies to reduce losses caused by fusarium seedling blight of field pea. Can. J. Plant Sci. 93: 619–625. Fusarium seedling blight can cause substantial reductions in the stand density of field pea in western Canada. In greenhouse experiments, emergence decreased and root rot severity rose with increasing inoculum density. In field trials in 2007 and 2008 near Edmonton, AB, seeding at different depths and seeding dates did not consistently affect emergence or yield in Fusarium-infested soils. In field experiments, emergence declined significantly with each increase in inoculum level. Also, seed yield were reduced at high levels of disease pressure. Treatment of seed with Apron Maxx improved emergence, nodulation and yield of treatments challenged with inoculum of F. avenaceum in both greenhouse and field experiments. This research demonstrates the need to prevent seedling blight and root rot through proper seed treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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