Managing Plant Disease Risk in Diversified Cropping Systems
Notice bibliographique
Résumé
Diversification of cereal cropping systems with alternative crops, such as oilseed, pulse, and forage crops, furnishes producers with a range of agronomic and economic options. Crop diversification also improves management of plant diseases through manipulation of host factors such as crop and cultivar selection; interruption of disease cycles through crop rotation, fungicide application, and removal of weeds and volunteer crop plants; and modification of the microenvironment within the crop canopy using tillage practices and stand density. Management practices, such as seed treatment, date and rate of seeding, balanced fertility, control of weeds, field scouting, harvest management, and record keeping, can also be utilized to manage plant diseases. This review evaluates the risks to diversified crop production systems associated with the major plant diseases in the northern Great Plains and the influence of host, pathogen, and environmental factors on disease control. Principles to help producers reduce and manage the risk from plant diseases are presented, and discussion includes strategies for countering fusarium head blight (Fusarium spp.), commonly called scab; and leaf spot diseases in cereals; sclerotinia stem rot [Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) De Bary] in oilseed and pulse crops; and ascochyta blight (Ascochyta lentis Vassil.; teleomorph: Didymella lentis Kaiser, Wang & Rogers) and anthracnose blight [Colletotrichum truncatum (Schwein.) Andrus & W.D. Moore] in pulse crops. Producers should not rely exclusively on a single management practice but rather integrate a combination of practices to develop a consistent long‐term strategy for disease management that is suited to their production system and location.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».