<i>Pythium aphanidermatum</i>root rot in hydroponically grown lettuce and the effect of chemical and biological agents on its control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experiments were conducted to isolate, identify, and monitor populations of Pythium spp. in recirculating nutrient solutions at two commercial greenhouses and to evaluate the ability of 11 chemical and biological agents to control root rot of lettuce caused by Pythium aphanidermatum under conditions similar to those of commercial greenhouses. The reverse dot blot technique was used for identification of Pythium spp. isolated from lettuce roots and the nutrient solutions. The population of P. aphanidermatum in nutrient storage tanks at both locations were fairly consistent ranging from l x 103 to 13 x 103 colony-forming units (CFU)/100 L from March 11 to July 21, 1998. Treatment with Boost (strain BACT-0 of Bacillus subtilis) at 1 x 109 and 1 x 1011 CFU/L, Promo (a nutrient supplement) at 1 mL/L. and Agrol (Amway) at 0.02 mL/L significantly increased dry lettuce and root weights and reduced the disease ratings compared with the control. These results suggest that the applications of Boost at 1 x 109 CFU/L, Promo at 1 mL/L, and Agrol at 0.02 mL/L of nutrient solution have the ability to increase lettuce production in the presence of P. aphanidermatum in recirculating nutrient systems. Keywords: biological controlchemical control Trichoderma harzianum Gliocladium virens Bacillus subtilis AgrolRidomilAliettesiliconModicellreverse dot blot hybridization
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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 ».