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Enregistrement W2800893732 · doi:10.31274/icm-180809-849

Strategies for Management of Soybean Sudden Death Syndrome and White Mold

2006· article· en· W2800893732 sur OpenAlexaboutno aff
X. B. Yang, Shrishail S. Navi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Integrated Crop Management Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoldWhite (mutation)White paperSudden deathComputer scienceMedicineInternal medicineMaterials scienceHistoryBiologyComposite materialGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean sudden death syndrome (SDS) caused by Fusarium solani f. sp. glycines and soybean white mold caused Sclerotinia sclerotiorum were two of the most prevalent diseases in 2006. The two diseases have become even year production problems for some producers. This workshop will review results of the latest studies from the past two years and discuss management strategies for the two diseases. The SDS has been recognized as a major disease of soybean (Glycine max (L.) Merrill) in the southern United States for nearly three decades. In 1995 Scherm and Yang using computer model predicted that the disease would become an important disease in North Central region. In the past 10 years SDS has becom prevalent and severe in northern soybean production areas and reduces soybean yield significantly. SDS is an early to late season disease of soybean. This year SDS has been observed in most parts of Iowa towards mid September. There is concern among producers in the north central region, due to noticeable expansion in geographical array of SDS, wide spread damage in the field and the associated potential yield losses. Yield loss due to SDS in the top 10 soybean producing countries varies from 2 x103 in Canada to 9 x105 metric tons in the United States (Wrather, et al., 2001). The SDS generally occur in fields where yield potentials are high and yield losses up to 50% have been observed in Arkansas (Rupe, et al 1989). The SDS was first found in Iowa, in experimental plots in 1993 (Yang and Rizvi 1994). However, SDS was first noticed in Arkansas in 1971 as disease of unknown cause. Later it was reported from Tennessee, Missouri, and Mississippi in 1984, from Illinois, Kentucky, Kansas and Indiana in 1985 (Rupe et al 1989, Wylie, T.D. 1988) and an epidemic (46% of the soybean fields) in 1993 in east -central Illinois (Hartman, et al 1995). The SDS has been reported in 2004 from Nebraska (Ziems, et al 2006), and from Argentina (Scandiani, et al 2004). The yield damage caused by SDS and white mold are comparable now. Like SDS, soybean white mold also is more prevalent in fields with high yielding potential.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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