Forage Pearl Millet and Marigold as Rotation Crops for Biological Control of Root‐Lesion Nematodes in Potato
Notice bibliographique
Résumé
Risk of crop damage by root‐lesion nematode [Pratylenchus penetrans Cobb] (RLN) can be minimized through rotation with suppressive crops or fumigation. Forage pearl millet [Pennisetum glaucum L. ‘Canadian Forage Pearl Millet Hybrid 101’ (CFPM 101)] was ranked against a known suppressive host [marigold (Tagetes erecta L. ‘CrackerJack’)], a known supportive host [rye (Secale cereale L. ‘Danko’)], grain pearl millet [‘Canadian Grain Pearl Millet Hybrid 1’ (CGPMH‐1)], and forage sorghum [Sorghum bicolor L. ‘Canadian Forage Sorghum Hybrid 17’ (CFSH‐17)] during rotation‐susceptible crop cycles with potato (Solanum tuberosum L. ‘Russet Norkotah’). In the two experiments (A and B), fewer soil RLN were found in CFPM 101 and marigold than in rye plots in both the rotation and potato crop years. Potato roots contained fewer RLN after marigold (445 and 193 g root−1 for Exp. A and B, respectively) than after rye (4063 and 4358 g root−1 for Exp. A and B, respectively), even postfumigation after rye (1223 and 972 g root−1 for Exp. A and B, respectively). Potato root RLN counts were less after CFPM 101 (1571 g root−1) than after rye (nonfumigated) in Exp. A. Potato yield correlated negatively with the soil RLN population. Total (Exp. B) and marketable (Exp. A) potato yields were greater following CFPM 101 or marigold than following the rye (nonfumigated) rotation and were equal to the rye‐fumigated rotation with one exception (greater total yield after marigold than rye‐fumigated in Exp. B.) Based on these two field experiments, we conclude that CFPM 101 controls RLN in the subsequent potato crop.
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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 ».