Potassium Fertilization Reduces the Severity of Asian Soybean Rust Under High Disease Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Potassium (K) is one of the essential nutrients for plants and is involved in many cellular processes which might influence the severity of diseases. There are few reports of the effect of increasing concentrations of K in the field on the severity of the Asian soybean rust (ASR) caused by Phakopsora pachyrhizi. In this context, the objective of this work was to verify the influence of increasing concentrations of K on ASR, in the absence and presence of chemical control, in conditions that highly favored the development of the disease. Two experiments were conducted under field conditions and two also in the field but in pots with a capacity of 100 L. Evaluated concentrations of K were 0.0, 100, 200, and 400 mg/dm³, respectively in a randomized complete block design. The application of the fungicide mixture azoxystrobin (200 g/L) + cyproconazol (80 g/L) was performed at 45, 60, and 75 days after emergence. The severity of the disease, area under the disease progress curve (AUDPC), rate of disease progression (r), soybean productivity, and contents of chlorophyll a, b and total were evaluated. The severity, AUDPC, and r decreased with the increase of the concentration of K and fungicide application, while the rate of disease control and soybean productivity increased. Contents of chlorophyll a, b and total also had higher values according to the increase in the concentration of K. Potassium fertilization reduced the severity of ASR and grain yield under high disease pressure with or without chemical control.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».