Evaluation of the TOM-CAST Forecasting Model in Asparagus for Management of Stemphylium Leaf Spot in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the last 5 years, asparagus acreage in Canada has increased by over 25%. Stemphylium leaf spot, caused by Stemphylium vesicarium, has emerged as the predominant foliar pathogen of asparagus. Typically, contact fungicides are applied every 14 days; however, regardless of the number of applications, growers are not achieving adequate control of the disease. The TOM-CAST forecasting model is used widely in Michigan asparagus fields, but it has never been assessed for suitability in Ontario or in the popular cultivar, Guelph Millennium. Six field trials were conducted in 2012 and 2013 to evaluate the TOM-CAST forecasting model in two asparagus cultivars. The fungicides chlorothalonil or azoxystrobin/difenoconazole were applied according to the forecasting model or on a 14-day interval. The effectiveness of the forecasting model differed between sites and cultivars. Even though TOM-CAST is used in all cultivars in Michigan, TOM-CAST was not effective on Guelph Millennium. In the cultivar Jersey Giant, however, TOM-CAST with a 20 disease severity value spray interval improved control of Stemphylium leaf spot without increasing the number of sprays, compared with a 14-day treatment. The results in Guelph Millennium differed between sites. At one site, TOM-CAST maintained similar levels of Stemphylium leaf spot, but increased the number of applications, compared with a 14-day application interval. Of more concern, none of the fungicide treatments differed greatly from the untreated control at the other site. Our results show that forecasting models need to be validated locally in asparagus cultivars relevant to production today.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».