Case Study of an Epidemiological Approach Dissecting Historical Soybean Sclerotinia Stem Rot Observations and Identifying Environmental Predictors of Epidemics and Yield Loss
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotinia sclerotiorum is a significant threat to soybean production worldwide. In this study, an epidemiological approach was used to examine 11 years of historical data from a soybean management performance trial in order to advance our understanding of Sclerotinia stem rot (SSR) development and to identify environmental predictors of SSR epidemics and associated yield losses. Recursive partitioning analysis suggested that average air temperature and total precipitation in July were the most significant variables associated with disease severity. High levels of SSR disease severity index were observed when the average temperature in July was below 19.5°C and total precipitation in July was moderate, between 20 and 108.5 mm. A biphasic sigmoidal curve accurately described the relationship between SSR disease severity index (DSI) and yield, with a DSI threshold of 22, below which minimal yield loss was observed. A 10% increase in the DSI, from 22.0 to 24.2, led to an 11% decrease in yield, from 3,308.14 to 2,951.29 kg/ha. Also, a yield threshold (3,353 kg/ha) that was higher than the annual U.S. average soybean yield (3,039.7 kg/ha) was suggested as an expected yield under low or no SSR pressure in the U.S. Midwest. These thresholds can allow soybean stakeholders to assess the value of disease control and establish an SSR baseline for cost-effective management to protect yields. Because S. sclerotiorum has more than 400 plant host species, and because having quantitative information concerning crop losses is crucial for decision making, this study shows the usefulness of historical data on SSR and, hence, can serve as a model in other SSR pathosystems (canola, dry bean, potato, pea, and so on).
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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 | 0,001 | 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 ».