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Enregistrement W1981329402 · doi:10.1094/phyto-98-1-0038

Spatiotemporal Relationships Between Disease Development and Airborne Inoculum in Unmanaged and Managed Botrytis Leaf Blight Epidemics

2007· article· en· W1981329402 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhytopathology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadratBlightBiologyBotrytisPhenologyVeterinary medicineGrowing seasonHorticultureEcologyBotanyBotrytis cinerea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparatively little quantitative information is available on both the spatial and temporal relationships that develop between airborne inoculum and disease intensity during the course of aerially spread epidemics. Botrytis leaf blight and Botrytis squamosa airborne inoculum were analyzed over space and time during 2 years (2002 and 2004) in a nonprotected experimental field, using a 6 x 8 lattice of quadrats of 10 x 10 m each. A similar experiment was conducted in 2004 and 2006 in a commercial field managed for Botrytis leaf blight using a 5 x 5 lattice of quadrats of 25 x 25 m each. Each quadrat was monitored weekly for lesion density (LD) and aerial conidium concentration (ACC). The adjustment of the Taylor's power law showed that heterogeneity in both LD and ACC generally increased with increasing mean. Unmanaged epidemics were characterized in either year, with aggregation indices derived from SADIE (Spatial Analysis by Distance Indices). For LD, the aggregation indices suggested a random pattern of disease early in the season, followed by an aggregated pattern in the second part of the epidemic. The index of aggregation for ACC in 2002 was significantly greater than 1 at only one date, while it was significantly greater than 1 at most sampling dates in 2004. In both years and for both variables, positive trends in partial autocorrelation were observed mainly for a spatial lag of 1. In 2002, the overall pattern of partial autocorrelations over sampling dates was similar for LD and ACC with no significant partial autocorrelation during the first part of the epidemic, followed by a period with significant positive autocorrelation, and again no autocorrelation on the last three sampling dates. In 2004, there was no significant positive autocorrelation for LD at most sampling dates while for ACC, there was a fluctuation between significant and non-significant positive correlation over sampling dates. There was a significant spatial correlation between ACC at given date (t(i)) and LD 1 week later (t(i + 1)) on most sampling dates in both 2002 and 2004 for the unmanaged and managed sites. It was concluded that LD and ACC were not aggregated in the early stage of epidemics, when both disease intensity and airborne conidia concentration were low. This was supported by the analysis of LD and ACC from a commercial field, where managed levels of disease were low, and where no aggregation of both variables was detected. It was further concluded that a reliable monitoring of airborne inoculum for management of Botrytis leaf blight is achievable in managed fields using few spore samplers per field.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,192 · 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