Brown Bead of Broccoli. I. Response of the Physiological Disorder to Management Practices
Notice bibliographique
Résumé
To investigate whether brown bead can be reduced by various cultural practices, a 3-year field study was conducted on a 600-acre broccoli ( Brassica oleracea L., Italica group) farm in southwestern Quebec. Factors studied included N fertilization, soil series, previous crop, season of bed forming, or planting method. Four N treatments were randomly applied to two blocks in 41 fields of `Everest' broccoli: 85-0-0, 85-54-0, 85-54-54, and 85-54-108; the first number indicating N (kg·ha -1 ) applied before planting; the second, N applied 5 weeks after planting; and the last, N applied 7 weeks after planting. Over the 3-year study, brown bead affected 11% of the broccoli heads and accounted for one-third of the rejects. Brown bead severity on individual heads was described on a 0-8 scale. Plots with greater N applications (i.e., 85-54-54, 85-54-108) had significantly ( P < 0.001) lower proportions of plants with brown bead compared with plots with lower N applications. Brown bead incidence reacted similarly from year to year to N fertilization and soil type. However, fertilization interacted with soil type. The less N was applied, the more soil effect was important. Soil effect was maximum at a low N level (85-0-0) with 2.5 times more plants showing brown bead in the Saint Blaise series than in the Sainte Rosalie series. Bed type, previous crop, or planting type did not affect the incidence of brown bead.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».