Cultivar Response of Seeded Bermudagrass to Leaf Spot and the Influence of Nitrogen on Disease Severity
Notice bibliographique
Résumé
Seeded bermudagrass [Cynodon dactylon (L.) Pers.] cultivars are currently replacing hybrid‐bermudagrass and cool‐season turfgrasses in some golf course renovations, home lawns, and athletic fields. Leaf spot, a destructive disease of bermudagrass, is caused by a fungal complex consisting of Bipolaris and Exserohilum spp. that infect leaves, stems, and stolons resulting in leaf blight and melting‐out. A three‐year field study was conducted to determine the response of seven seeded bermudagrass cultivars to leaf spot and the influence of nitrogen on leaf spot severity. Princess‐77, Riviera, and Yukon were determined to have improved field tolerance to leaf spot. Transcontinental and Savannah cultivars displayed moderate disease response while Nu‐Mex Sahara and Arizona Common had poor field tolerance to leaf spot. Seeded bermudagrass cultivars with poor field tolerance to leaf spot displayed increased leaf spot severity in response to high nitrogen (2.0 lb N per 1000 ft2 per month). Leaf spot severity of Arizona Common increased at the highest nitrogen level. Nitrogen levels did not influence leaf spot severity in seeded bermudagrass cultivars that had improved field tolerance. Princess‐77, Riviera, and Yukon had the lowest leaf spot severity throughout the growing season each year of the three‐year study.
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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 | 0,000 |
| 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 ».