Spread of Sclerotinia stem rot of soybean from area and point sources of apothecial inoculum
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted from 1995 to 1998 to quantify the spread of ascospores of Sclerotinia sclerotiorum, the causal agent of Sclerotinia stem rot of soybean. Incidence of Sclerotinia stem rot measured in a soybean field adjacent to a corn field naturally infested with S. sclerotiorum (area source) was highest close to the area source and decreased with distance from the area source. Disease gradients in the soybean field were described nearly equally well by the exponential model, power law model, and logit-log model. Disease incidence in transects in non-infested areas of a soybean field increased with distance from the edges of soybean and corn area sources of inoculum, reached a maximum at 10–12 and 18–20 m, respectively, from the edges of the inoculum area sources, then decreased in a manner characteristic of the disease gradient curve between 10–12 and 32 m, and 18–20 and 44 m from the edges of the area sources. In soybean plots, disease incidence decreased with distance from point sources of apothecial inoculum. The results from these studies suggest 1) the potential for field to field dispersal of S. sclerotiorum, and 2) that the majority of ascospores of S. sclerotiorum are deposited close to the source (apothecia). Where a concentrated area or point source of S. sclerotiorum inoculum exists, the general exponential model may provide good fits to Sclerotinia stem rot gradient data. Key words: Apothecial inoculum, disease gradients, logit-log model, power law model, simple exponential model
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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 | 0,001 | 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 ».