Suppression of<i>Monilinia</i>Blight: Strategies for Today and Potential Fungicide Options for Tomorrow
Notice bibliographique
Résumé
Fungicide efficacy field trials were conducted in Nova Scotia and Prince Edward Island during the 2009 growing season to address concerns over: (i) the possible tolerance of the fungal pathogen [Monilinia vaccinii-corymbosi (Reade) Honey] causing Monilinia blight or mummy berry to presently registered fungicides; (ii) increasing scrutiny of specific fungicides by end users; and (iii) the challenge of trying to apply a curative fungicide in a timely manner after an infection period has likely occurred. Results indicated that the active ingredients propiconazole (Topas® and Orbit®), prothioconazole (Proline®), and penthiopyrad (LEM17) were very effective in suppressing Monilinia blight, tolerance to propiconazole did not appear to be present, and the use of multiple active ingredients with different modes of action and persistence also provided excellent suppression. In addition, the treatments had a profound influence on berry yield with the propiconazole, prothioconazole, and penthiopyrad treatments having berry yields that were 73.6, 111, and 112% greater than the untreated control, respectively, at the Nova Scotia site. However, these berry yield results need to be viewed with caution given the known suppressive attributes of some of these fungicides to other diseases present during Monilinia infection periods.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».