The influence of biological and fungicidal seed treatments on chickpea (<i>Cicer arietinum</i>) damping off
Notice bibliographique
Résumé
Damping off of chickpea (Cicer arietinum) can lead to stand loss and yield reduction. Fungicide seed treatments are able to successfully control chickpea damping off, but the effectiveness of many commercially available biological seed treatments has not been well tested. The objective of this study was to test the effect of commercially available biological and fungicide seed treatments on damping off of cultivars of kabuli and desi chickpea types. The biological seed treatments Bacillus pumilus GB34 (Yield Shield), Bacillus subtilis GB03 (Kodiak), B. subtilis MBI 600 (Subtilex), Streptomyces lydicus WYEC 108 (Actinovate), Streptomyces griseoviridis K61 (Mycostop), Trichoderma harzianum Rifai strain KRL-AG2 (T-22 Planter Box), the fungicide treatments fludioxonil (Maxim) and mefenoxam (Apron XL LS), as well as combined biological and fungicide seed treatments were tested in greenhouse and field experiments. The desi cultivar exhibited lower incidence of damping off in greenhouse and field trials than the kabuli cultivar. Several biological seed treatments inhibited germination and growth of the kabuli cultivar in the absence of pathogens in greenhouse experiments but not in field trials. In greenhouse experiments where soil was artificially infested with the damping off pathogen Pythium ultimum, the kabuli cultivar emergence was increased by the application of mefenoxam but not by biological seed treatments. Mefenoxam was the most effective seed treatment in field trials at three locations in Montana in the spring of 2007. Biological seed treatments were ineffective for reducing damping off and increasing plant growth measurements above untreated controls, even in combination with fungicides. These results indicate the use of mefenoxam is critical for controlling Pythium damping off in Montana and that biological seed treatments are not effective.
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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 | 0,001 |
| 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 ».