Quantifying cropping practices in relation to inoculum levels of <i>Fusarium graminearum</i> on crop stubble
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in 58 producer‐field locations in Manitoba from 2003 to 2006 to understand how cropping practices influence Fusarium graminearum inoculum levels on stubble of various crops, including wheat, collected from the soil surface. Colonies per m 2 (CN) were determined and converted to base‐10 logarithm values (log 10 CN). Mean log 10 CN of the sampled field for various crops and groups of crops grown in the 3 years prior to sampling were tested to find significant differences. Average log 10 CN values were also used to determine significant differences between tillage systems and the effect of number of years. Average log 10 CN values for zero and minimum tillage systems were not different but were significantly higher than values for conventional tillage. A series of three crop rotation scenarios were tested using weighted log 10 CN values for crop, tillage, their interaction and their squared terms in step‐wise regression models to identify which model was the best predictor of log 10 CN. This was selected as the cropping practice index (CPI) model and was expressed as: CPI = 1·98423 + 0·55975 ( C 2 × C 1 × T ) 2 + 0·4390 ( C 2 × T ) 2 , where C 1 , C 2 and T represent the weighted log 10 CN values for crops grown 1 and 2 years previously and tillage system, respectively. R 2 value for this model was 0·933 ( P < 0·0001). The reliability of the CPI model was tested using jack‐knife full cross‐validation regression. The resulting R 2 was 0·899. The CPI model was tested using data collected from seven wheat fields in 2006 ( R 2 = 0·567). The relationship between CPI and FHB index ( R 2 = 0·715) was significant.
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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 ».