Factors Affecting Biological Control of <i>Sclerotinia sclerotiorum</i> by Fungal Antagonists
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies were conducted to determine the effects of soil moisture (9, 16 or 24% w/w) and temperature (5, 15, 20 or 25°C) on the control of sclerotia of Sclerotinia sclerotiorum by five fungal agents in sterile and natural field soil. All five biocontrol agents were effective in reducing the survival of sclerotia of S. sclerotiorum in sterile soil under dry (9% moisture) or wet (24% moisture) conditions at 20°C, but only Coniothyrium minitans was effective in natural soil. Coniothyrium minitans was the most effective in reducing sclerotial viability at the temperature range of 15–25°C. Trichoderma virens was effective against sclerotia of S. sclerotiorum to a lesser extent than C. minitans, and in non‐autoclaved soil, it performed best at 25°C. Although Epicoccum purpurascens, Talaromyces flavus and Trichothecium roseum were effective against sclerotia of S. sclerotiorum in some instances, they were less effective than C. minitans and T. virens. Sclerotia of S. sclerotiorum conditioned for myceliogenic germination were more vulnerable to attack by the biocontrol agents than dormant sclerotia. The implications are discussed with respect to enhancement of biological control of crop diseases caused by S. sclerotiorum in different geographic regions.
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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 ».