Effect of foliar applications of neem oil and fish emulsion on bacterial spot and yield of tomatoes and peppers
Notice bibliographique
Résumé
Foliar applications of neem oil and fish emulsion, derived from neem seed and menhaden fish, respectively, were tested for their ability to reduce bacterial spot of tomato and bell pepper under both greenhouse and field conditions. Greenhouse-grown tomato and pepper plants sprayed with aqueous suspensions (0.5%, v/v) of neem oil or fish emulsion and then inoculated with Xanthomonas campestris pv. vesicatoria showed less disease symptoms than the water-treated controls. Weekly foliar sprays of neem oil and fish emulsion reduced disease severity on the foliage of inoculated field-grown tomato and pepper plants in both years of a two-year study. The disease incidence on the fruit of these plants was reduced but the effect was not always statistically significant. However, the number of lesions per pepper fruit were consistently lower with these treatments. Fish emulsion increased healthy and total fruit yield of tomatoes in 2000 and healthy fruit yield of peppers in 2001, whereas neem oil increased the yield of disease-free peppers in both years. Neem oil and fish emulsion had no observable phytotoxic effect on tomato or pepper foliage in the field. These results suggest that disease-management programs for bacterial spot may be enhanced by including foliar sprays of these products.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».