Agronomic and environmental impacts on concentrations of deoxynivalenol and fumonisin B<sub>1</sub>in corn across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Relative effects of year, weather, and cultural practices on concentrations of deoxynivalenol (DON) and fumonisin B1 (FB1) were compared in grain that was harvested from corn fields across Ontario, Canada, from 1993 to 2000. Overall, between 59% and 88% of grain samples were contaminated with DON ≥ 0.2 μg g−1 in each year of the survey. From 1997 to 2000, between 17% and 56% of samples were contaminated with FB1 = 1.0 μg g−1, which is higher than first reported for fumonisins in 1993 in Ontario (9%). Deoxynivalenol and FB1 were mostly associated with corn hybrid and year-to-year effects caused by weather or geographical differences in the 8-year study. Among all cultural practices, corn hybrid was the most influential for both DON and FB1 accumulation, accounting for 25% (P < 0.0001) of the variation in both toxins across years. The effect due to year (or to weather, perhaps) accounted for 12% (P < 0.0001) of the variation in concentration of DON and 19% of the variation in FB1. When the effects of hybrid and year were considered in the same model, 42% of the variability of both toxins was accounted for in the model. A higher incidence of DON and fumonisin was detected for corn grown after wheat than for corn after corn. These results demonstrate that predictive models for DON in corn need to include the sensitivity of corn hybrids to infection by Fusarium spp. or mycotoxin accumulation, in addition to the response caused by weather. In practice, the best chance for corn growers to reduce DON and FB1 in harvested grain, when comparing cultural practices, is to select hybrids that are known to have more resistance to fusarium ear rots or mycotoxin accumulation than others.
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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 ».