MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2158893529 · doi:10.4141/cjps-2014-159

Plant health and yield of dry bean not affected by strobilurin fungicides under disease-free or simulated hail conditions

2014· article· en· W2158893529 sur OpenAlexaffvenue
Kris J. Mahoney, Chris L. Gillard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrobilurinFungicideAzoxystrobinYield (engineering)HorticultureBiologyAgronomyDry weightPlant diseaseToxicologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mahoney, K. J. and Gillard, C. L. 2014. Plant health and yield of dry bean not affected by strobilurin fungicides under disease-free or simulated hail conditions. Can. J. Plant Sci. 94: 1385–1389. Strobilurin fungicides have been advocated to manage plant stress, optimize plant health, and increase yields of several crops. Studies were conducted in 2006, 2007, 2008, and 2009 to determine if azoxystrobin or pyraclostrobin induced plant health effects and increased yield of dry bean grown under conditions with very low levels of foliar disease and with the application of a simulated hail stress treatment. Azoxystrobin (125 g a.i. ha−1) and pyraclostrobin (100 g a.i. ha−1) applied at the start of flowering reduced the percentage of harvested dry bean seeds that were discoloured or misshaped (i.e., pick value) to 2.06 and 2.15%, respectively compared with 2.4% for the untreated control. Increased seed quality of edible legumes has been identified as a plant health benefit induced by strobilurin fungicides; however, neither fungicide contributed to increased seed weight or dry bean yield compared with the untreated control in the presence or absence of a simulated hail treatment. The results of this study suggest that the application of azoxystrobin or pyraclostrobin when dry bean growing conditions are unfavourable for disease development should be weighed against economic considerations and the potential risks associated with disease resistance development.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant ScienceMême sujetPlant pathogens and resistance mechanismsTravaux en français237 207