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Enregistrement W2482797667 · doi:10.21273/hortsci.49.5.608

Nitrogen and Fungicide Applications for the Management of Fungal Blights of Carrot

2014· article· en· W2482797667 sur OpenAlexaffabout
C. Saude, Mary Ruth McDonald, Sean M. Westerveld

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensUniversity of GuelphMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFungicideCercosporaLeaf spotBlightBiologyHorticultureAgronomyAlternaria solaniAlternariaChlorothalonil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternaria leaf blight (ALB) caused by Alternaria dauci (Kühn) Groves and Skolko and Cercospora leaf spot (CLS) caused by Cercospora carotae (Pass.) Solheim are the major foliar diseases of carrot in Ontario, Canada. In addition to reducing photosynthetic area, the diseases can weaken carrot tops, which can break during mechanical harvesting, reducing harvested yields. Fungicides are commonly used to manage the disease, but there is potential to reduce fungicide applications through nitrogen (N) management. Trials were conducted on mineral soils from 2006 to 2008 to determine the importance of applied N and fungicide applications to control fungal leaf blights of carrot. Three rates of N (0, 110, and 220 kg·ha −1 ) and 0, 3, or 5 (2006 and 2007) or 6 (2008) fungicide applications were applied. Leaf blight severity was assessed biweekly throughout the season and at harvest. The severity of both ALB and CLS and combined disease severity index at harvest decreased with increasing N and fungicide application. In some cases, disease severity of carrots treated with high N and no fungicides was equivalent to carrots treated with no N and five fungicide sprays. Total and marketable yield increased with increasing number of fungicide sprays in 2006 and 2007, but N application did not affect yield. Results suggest that severity of ALB and CLS can be minimized through a combination of N and fungicide applications, but rates of N higher than 110 kg·ha −1 may reduce marketable yield through a decrease in stand and an increase in oversized roots.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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