The role of fungicides for effective disease management in cereal crops
Notice bibliographique
Résumé
Fungicides are the last line of defence in the armoury of an integrated disease management (IDM) approach. They do not create yield, but protect an inherent yield potential that the grower may realize in the absence of disease. In the field, securing effective disease control from fungicide applications is dependent upon the disease pressure and the effectiveness of the fungicide to control that disease. Globally, the same fungicide active ingredients are used against a similar range of fungal pathogens. However, in the presence of the pathogen, the level of economic response to fungicide applications is primarily driven by the prevailing environmental conditions and their interactions with crop development and the pathogen. Fungicides are canopy management tools that influence the size and duration of the green leaf area (GLA) of the crop. The total number of fungicide applications links to the length of the growing season and the disease risk in that period. For example, the top three leaves of a wheat crop canopy might warrant protection for approximately 120 days in an irrigated wheat crop on the Canterbury Plains of New Zealand, but only 60 days in the dry land wheat crops of the Victorian Mallee in Australia. Combining our knowledge of fungicide effect on the crop canopy with soil water and nutrient availability enables better matching of fungicide product, dose and timing to a specific disease risk. It also enables better use of crop physiology models, such as APSIM (Agricultural Production Systems Simulator), to assist with in-crop fungicide decisions. This paper reviews the role of fungicides, principally the triazoles (FRAC Group 3), strobilurins (Group 11) and SDHI’s succinate dehydrogenase inhibitors (Group 7), in cereal disease management. It explains (i) why applying foliar fungicide by plant development stage (as well as disease threshold) confers advantages when fungicide mode of action and on-farm logistics are taken into consideration; (ii) gives examples of how fungicide management strategies are adjusted in Australia and New Zealand to take account of environmental conditions; and (iii) explains the importance of green leaf retention (GLR) in the realization of an economic response from fungicides.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».