Crop Management Effects on Root and Crown Rot of Wheat in West‐Central Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The impact of cropping system management on root and crown rot of spring wheat ( Triticum aestivum L.) was examined on a Dark Brown Chernozem (Typic Boroll) soil in the Canadian Prairies. This systems approach tried to reflect the most common practices of organic and conventional producers in this region. The study consisted of a factorial combination of three input levels (high, with tillage, fertilizer and pesticides; reduced [RED], with conservation tillage, targeted fertilizer and weed control; and organic [ORG] with tillage and N‐fixing legumes); and three levels of cropping diversity (low diversity with wheat and summerfallow or legume green manure fallow; diversified using annual grain crops; and diversified using annual grain crops and perennial forages). All rotations were 6 yr long. Subcrown internodes and crowns/lower culms of wheat plants were scored for discoloration, and fungi in discolored tissue were identified and quantified. Overall, input level had a greater impact on disease levels and fungal frequency than cropping diversity. Discoloration severity was lowest in the RED systems, which was attributed to lower percentage isolation of Cochliobolus sativus , the most common pathogen. Fusarium species varied with input level. The pathogens F. avenaceum and F. culmorum were most associated with RED and/or least associated with ORG systems, whereas the weak pathogen/saprophyte F. equiseti was most associated with ORG systems. Thus, ORG management helped to reduce populations of F. avenaceum and F. culmorum , two of the most important Fusarium pathogens in the Canadian Prairies.
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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 ».