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Enregistrement W2119689240 · doi:10.4141/cjps09017

Palmolive<sup>®</sup> detergent controls apple, cherry, and grape powdery mildew

2009· article· en· W2119689240 sur OpenAlexvenueno aff
P. L. Sholberg, J. Boulé

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePowdery Mildew Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowdery mildewMyclobutanilOrchardVineyardFungicideHorticultureBiologyRootstockAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palmolive® detergent applied in water was compared with the standard fungicide treatment for control of powdery mildew on apple [Podosphaera leucotricha (Ell. & Ev.) E.S. Salmon], cherry [P. clandestina (Wall.:Fr.) Lév.], and grape [Erysiphe necator (Schw.) Burrill]. Initial tests in the greenhouse with apple and grape seedlings showed that Palmolive® was as effective as myclobutanil in preventing powdery mildew on leaves. In apple orchard trials conducted in 2004, 2005 and 2006 Palmolive® detergent prevented powdery mildew on leaves, but caused fruit russetting when used at a rate higher than 5 mL L-1 through the growing season. The 10 mL L-1 rate reduced foliar powdery mildew in an apple and cherry nursery and in Pinot noir grapes, but caused russetting on grape berries. Further studies to determine optimum rates and spray timing will be required before it can be used safely on grapes. Studies on activity of Palmolive® detergent on Cameo apple leaves showed that it had protectant, eradicant, and antisporulant properties comparable with myclobutanil if applied within 1 d before or after inoculation with P. leucotricha and had superior antisporulant properties when applied to 7-d-old lesions. Palmolive® detergent, if used appropriately, could be an important component of an IPM strategy for control of powdery mildew on apple, cherry, and grape because it presents very little risk for the development of fungicide resistance. Key words: Pest management, plant disease, orchard, vineyard

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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