Population dynamics of greenbug biotypes “E” and “F” on Texas bluegrass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cool‐season perennial forage grasses are known to serve as alternate hosts of the greenbug, Schizaphis graminum (Rondani) in the southern Great Plains of the USA. Texas bluegrass ( Poa arachnifera Torr.) is a cool‐season perennial forage grass indigenous to this region and because of its persistence under grazing is being bred for improved forage production. An experiment was conducted to determine the population dynamics of greenbug biotype “E”, the predominant biotype found in this region and biotype “F” which is known to infest bluegrass species. Twenty‐five Texas bluegrass genotypes, three Kentucky bluegrass ( Poa pratensis L.) genotypes, a Canada bluegrass ( Poa compressa L.) genotype, two Texas × Kentucky bluegrass hybrids, and a Texas × Canada bluegrass hybrid were screened for their abilities to support greenbug population growth. Bluegrass species and genotypes varied significantly in their ability to support greenbug biotypes E and F. On the basis of higher aphid numbers, biotype E had a higher population growth rate as compared with biotype F on Texas bluegrass. Some Texas bluegrass genotypes were not included in both biotype trials due to lack of availability of uniform plant material for inoculation. Nine of 25 Texas bluegrass genotypes did not support biotype E greenbug population growth. Similarly, 13 of 22 Texas bluegrass genotypes did not support biotype F population growth. Both Canada and Kentucky bluegrass supported high populations of biotype F and interspecific hybrids varied in their host suitability to both biotypes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».