Management strategies to reduce losses caused by rhizoctonia seedling blight of field pea
Notice bibliographique
Résumé
Seedling blight can cause substantial reductions in stand density of field pea on the Canadian prairies. Ninety-four isolates of Rhizoctonia solani were obtained from soil samples collected from 37 pea fields in 1999 in Alberta, Canada. Sixty isolates were characterized as anastomosis group (AG)-4 and 12 isolates as AG-2-1. Some of these isolates caused severe pre-emergence damping-off and were classified as highly pathogenic; 41 of the 44 highly pathogenic isolates were AG-4 and three were AG-2-1. Two highly pathogenic AG-4 isolates were used to assess the effect of inoculum density on survival and growth of field pea seedlings, and the impact of seeding date, seeding depth, soil temperature, seed damage, seed treatments and seeding density on seedling blight and root rot injury. As inoculum density increased, so did root rot severity, while seedling establishment, shoot dry weight and root dry weight declined. Under controlled conditions, seedling establishment in the noninoculated control increased as soil temperatures increased, but establishment and growth declined in inoculated treatments. In a temperature gradient study, seedling infection was highest when mean daily temperatures were 17.5°C or higher. In field trials over 8 station years, delayed seeding often resulted in reduced seedling establishment in inoculated treatments, although this trend was not consistent across sites or years. Seed yield consistently declined with later seeding dates. Seed treatment with fungicides (carbathiin + thiram, metalaxyl) improved establishment and productivity in inoculated treatments, especially where seed was damaged prior to planting. Seeding depth had no impact on root rot severity. Emergence and seed yield increased with seeding density, but increasing density beyond 90 seeds m -2 did not result in proportionately higher yields. These results indicate that a combination of seed treatment and early seeding can reduce Rhizoctonia injury to pea seedlings under field conditions. Key words: Pisum sativum, Rhizoctonia solani (AG-4), management, seeding depth, seeding rate
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».