Cherry Leaf Spot Disease Management in Ornamental Cherries in Mid-Tennessee.
Notice bibliographique
Résumé
Cherry leaf spot (CLS) disease caused by Blumeriella jaapii is a significant constraint in nursery production of flowering cherries in the southeastern United States. The objectives of this study were to evaluate six commercial cultivars for host resistance to CLS and identify effective fungicides that can be recommended to growers. Out of six cultivars ‘Kwanzan’, ‘Okame’, ‘Autamnalis’, ‘Snowgoose’, ‘Yoshino’, and ‘Akebono’ evaluated for host resistance, only ‘Kwanzan’ displayed moderate resistance with the least amount of disease symptoms in a shade-house environment, followed by ‘Autamnalis’. ‘Yoshino’ was most susceptible to CLS in both the shade-house and field experiments. Out of seven fungicides evaluated individually and in rotations, captan in rotations with tebuconazole and trifloxystrobin and captan in rotations with chlorothalonil and acibenzolar-S-methyl were most effective in controlling CLS. A biopesticide (neem seed oil extract) and a biological control isolate (Stenotrophomonas spp.) were also effective in controlling CLS either alone or in rotation with conventional fungicides. This study identified effective fungicides, a biopesticide, and a biological agent that can be used along with resistant cultivars in CLS disease management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».