MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2139044806 · doi:10.4141/p01-128

Effect of leaf spotting diseases on grain yield and seed traits of wheat in southern Saskatchewan

2002· article· en· W2139044806 sur OpenAlexafffundvenueabout
H. Wang, M. R. Fernandez, F. R. Clarke, R. M. DePauw, J. M. Clarke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research Foundation
Mots-clésFungicideTest weightBiologyAgronomySpottingYield (engineering)Triticum turgidumGrain yieldHorticulturePoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although leaf spotting diseases have been reported to have a negative effect on grain yield and seed characteristics of wheat (Triticum spp.), the magnitude of such effects on wheat grown on dryland in southern Saskatchewan is not known. A fungicide experiment was conducted at Swift Current (Brown soil) and Indian Head (Black soil) from 1997 to 1999 to determine the effect of leaf spotting diseases on yield and seed traits of wheat. Two fungicides, Folicur 3.6F and Bravo 500, were applied at different growth stages on three common wheat (Triticum aestivum L.) and three durum wheat (T. turgidum L. var durum) genotypes. Fungicide treatments generally did not affect yield, kernel weight, test weight or grain protein concentration, and these effects were relatively consistent among genotypes. Folicur applied at head emergence in 1997 and at flag leaf emergence and/or head emergence in 1998 increased yield at Indian Head (P < 0.05). Fungicides applied at and before flag leaf emergence tended to increase kernel weight. Grain protein concentration increased only in treatments of Bravo applications at Indian Head in 1998. These results suggested that under the dryland environment and management in southern Saskatchewan leaf spotting diseases generally have a small effect on yield, kernel weight, test weight and protein concentration. Key words: Wheat, leaf spotting diseases, fungicide, yield

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetWheat and Barley Genetics and PathologyTravaux en français237 207