The influence of rainfall intensity and soybean plant row spacing on the vertical distribution of wet deposited<i>Phakopsora pachyrhizi</i>urediniospores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rainfall simulator was used to evaluate the effects of rainfall intensity and row spacing on Phakopsora pachyrhizi urediniospore wet deposition at different depths within a soybean canopy. Soybean field sections of 19 and 76 cm row spacing were drill planted on two separate dates in Quincy, FL, USA. Urediniospore injected simulated rainfalls of 45 or 85 mm h−1 were conducted within the field sections and urediniospore deposition was quantified in the canopy using a detached leaflet bioassay. The proportion of wet deposited urediniospores retained within the soybean canopy, estimated by uredinia density, was observed to significantly (P < 0.05) decrease with canopy depth. Approximately half of the urediniospores were retained within the upper portion of the soybean canopy, and the other half was distributed between the mid and low canopy sections. Both row spacing and rainfall intensity had no significant (P > 0.10) effect on the vertical distribution of uredinia throughout the soybean canopy, however, more uredinia cm−2 were observed in the upper canopy level for the lower than the higher rainfall intensity. For the treatments examined in this study, it was estimated that between 2.5 and 4.0% of the viable P. pachyrhizi urediniospores that are removed from the atmosphere by rainfall are deposited on and subsequently infect leaves in the mid and low sections of soybean canopies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».