Selection of biological agents from composts for control of damping-off of cucumber caused by <i>Pythium ultimum</i>
Notice bibliographique
Résumé
The microflora of three composts were studied to isolate and test microorganisms for biological control of Pythium ultimum on greenhouse-grown cucumber. A more diverse bacterial population was observed in compost from paper mill sludge (170 groups) than in composts from plant waste and from manure (75 and 88 groups, respectively). In compost from paper mill sludge, 12 fungal species were isolated, compared with 22 and 26 in composts from plant waste and from manure, respectively. Selected bacterial and fungal isolates were evaluated in assays on agar plates against P. ultimum. A total of 10 bacterial isolates and 4 fungal isolates significantly (P ≤ 0.0001) reduced P. ultimum growth rate. These isolates were evaluated in the greenhouse for control of damping-off of cucumber. Disease incidence and severity and foliage and root masses were measured 3 weeks after soil inoculation with the microbial agents and P. ultimum. Under greenhouse conditions, Zygorrhinchus moelleri and Bacillus marinus were the most effective microorganisms against damping-off, followed by Penicillium thomii, Pseudomonas fluorescens, Pseudomonas aeruginosa, and Graphium putredinis. These isolates were tested in a second greenhouse trial and the best control was achieved with Z. moelleri and Penicillium thomii.
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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 ».