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Enregistrement W2152961484 · doi:10.1094/pdis.2001.85.11.1145

Evaluation of Host Resistance and Soil Fumigation for the Management of Black Root Rot of Tobacco in Ontario

2001· article· en· W2152961484 sur OpenAlexaffabout
H. M. Haji, J. E. Brandle

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Tobacco Research Unit
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChloropicrinFumigationBiologyCultivarRoot rotYield (engineering)AgronomyHorticultureSoil waterNicotiana tabacumPythium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black root rot of tobacco, caused by the soilborne fungus Thielaviopsis basicola, is a serious problem in many tobacco (Nicotiana tabacum L.)-growing regions of the world. In Ontario, the disease is favored by cool, wet soil conditions and heavy textured or poorly drained soils. Yield loss can be severe under these conditions and fumigants containing chloropicrin are used extensively for controlling the disease. Usually, fumigants control the disease reasonably well, but they are costly and could cause a negative environmental impact. A 2-year study was conducted to evaluate the performance of resistant (AC Gayed) and moderately susceptible (Delgold) tobacco cultivars and soil fumigation to black root rot. T. basicola reduced yield of the susceptible Delgold cultivar. The interaction between genotype and fumigation was significant for most traits examined, indicating that the two genotypes responded differently. Orthogonal comparisons indicate that yield from nonfumigated AC Gayed was higher than that of nonfumigated Delgold. Yield of nonfumigated AC Gayed was also not significantly different from the yield of AC Gayed treated either with Vorlex Plus (1,3-dichloropropene+methyl isothiocyanate) or with Vorlex Plus CP (1,3-dichloropropene+methyl isothiocyanate+chloropicrin). In contrast, the yield of nonfumigated Delgold was lower than Delgold treated with Vorlex Plus CP.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,901

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations6
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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