Effect of Diverse Compost Products on Soilborne Diseases of Potato
Notice bibliographique
Résumé
Soilborne diseases result in major economic losses for potato producers. Compost application can reduce soilborne diseases, however the effects of compost products on potato disease severity and incidence are still unclear. Diverse compost products were compared for their effects on soilborne diseases of potato in New Brunswick, Canada using field and growth room experiments. In the field, five products were applied at 45 Mg ha−1 dry weight to field plots in October of 2014 and 2015. In the growth room experiment, seven products were mixed to a 5% w/w ratio with naturally infested soil. Tubers were assessed for disease severity and incidence and compared with a no compost addition control. Severity of symptoms of silver scurf, black scurf (BS), common scab (CS), and powdery scab varied among treatments, experiments, and years. In the field experiment, BS severity was significantly greater in the control than in the poultry manure compost treatment (3.26% versus 0.90%) in 2016. Common scab severity and incidence in the field were positively related to soil pH and negatively related to soil particulate organic matter C and compost C concentrations. In the growth room experiment, CS severity was significantly greater in the control (8.98%) than in the municipal source separated organic compost and sea-waste compost treatments (1.72 and 2.47%, respectively). In this study, compost products had a significant, but inconsistent, suppressive effect on soilborne potato diseases. The quantity of compost C, rather than compost quality, was likely the most important factor in disease suppression in this study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».