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Enregistrement W2068848225 · doi:10.1046/j.1365-3059.2001.00582.x

Differential effect of nematicide treatments on tuber yields in early‐ and late‐maturing potato cultivars

2001· article· en· W2068848225 sur OpenAlexaff
J. Kimpinski, W. J. Arsenault, A. V. Sturz

Notice bibliographique

RevuePlant Pathology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxamylBiologyCultivarPratylenchus penetransAgronomyPratylenchusYield (engineering)CropPesticideHorticultureNematode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 3‐year field study examined the effects of 1,3‐dichloropropene or oxamyl on tuber yields in four early‐ and five late‐maturing potato cultivars. The nematicide treatments increased total tuber yield by ≈ 12% for early‐maturing cultivars, but by less than 2% for the late‐maturing cultivars. The treatments reduced the numbers of root lesion nematodes (primarily Pratylenchus penetrans ), which were the dominant plant parasitic nematodes at the site. Covariance analysis indicated that treatment effects on total tuber yield were no longer significant after adjusting for root lesion nematodes in soil at harvest, confirming that these nematodes had a direct effect on the host. As expected, there were significant inverse relationships ( P = 0·05) between total tuber yields and numbers of root lesion nematodes in soil and in roots. However, the application of nematicides in late‐maturing cultivars was found to be of no practical value. Crop production systems designed to reduce or optimize pesticide applications can form one criterion in the development of more environmentally sensitive management strategies. The merit of utilizing chemicals for root lesion nematode control are considered with regard to cultivar maturity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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