Wheat Curl Mite (Acari: Eriophyidae) Dispersal and Its Relationship with Kernel Red Streaking in Maize
Notice bibliographique
Résumé
Wheat curl mites, Aceria tosichella Keifer, dispersing from wheat (Triticum spp.) to nearby corn (Zea mays L.) fields play a role in the development of kernel red streaking in corn. These studies were undertaken to verify the relationship of wheat curl mite to kernel red streaking, to determine whether wheat is the main source of curl mites dispersing into corn and to determine whether planting corn in temporal or spatial isolation of wheat is a valid management strategy. These studies were conducted on farm fields using sticky traps to monitor mites, followed by sampling mature grain for kernel streaking in southwestern Ontario from 1999 to 2002. The dominant source mites were winter wheat. Mite dispersal occurred during the first 3 wk of winter wheat maturation after the wheat had reached Zadoks stage 87. Mite dispersal corresponded to prevailing winds in the area with the lowest number of mites and the lowest severity of kernel red streaking occurring 60 m from wheat fields planted to the north, south, and east of cornfields and 90 m from wheat fields planted to the west of cornfields. The severity of kernel red streaking was positively correlated with the density of wheat curl mites in corn; however, the correlation was weak and kernel red streaking was still high in many cornfields when few or no mites were present. These findings suggest that wheat curl mite migration into corn is not entirely predictive of the incidence and severity of kernel red streaking.
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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 | 0,000 | 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 ».