Effect of Seed Treatment and Foliar Crop Protection Products on Sudden Death Syndrome and Yield of Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Sudden death syndrome (SDS), caused by Fusarium virguliforme, is an important soilborne disease of soybean. Risk of SDS increases when cool and wet conditions occur soon after planting. Recently, multiple seed treatment and foliar products have been registered and advertised for management of SDS but not all have been tested side by side in the same field experiment at multiple field locations. In 2015 and 2016, seed treatment fungicides fluopyram and thiabendazole; seed treatment biochemical pesticides citric acid and saponins extract of Chenopodium quinoa; foliar fungicides fluoxastrobin + flutriafol; and an herbicide, lactofen, were evaluated in Illinois, Indiana, Iowa, Michigan, South Dakota, Wisconsin, and Ontario for SDS management. Treatments were tested on SDS-resistant and -susceptible cultivars at each location. Overall, fluopyram provided the highest level of control of root rot and foliar symptoms of SDS among all the treatments. Foliar application of lactofen reduced foliar symptoms in some cases but produced the lowest yield. In 2015, fluopyram reduced the foliar disease index (FDX) by over 50% in both resistant and susceptible cultivars and provided 8.9% yield benefit in susceptible cultivars and 3.5% yield benefit in resistant cultivars compared with the base seed treatment (control). In 2016, fluopyram reduced FDX in both cultivars by over 40% compared with the base seed treatment. For yield in 2016, treatment effect was not significant in the susceptible cultivar while, in the resistant cultivar, fluopyram provided 3.5% greater yield than the base seed treatment. In this study, planting resistant cultivars and using fluopyram seed treatment were the most effective tools for SDS management. However, plant resistance provided an overall better yield-advantage than using fluopyram seed treatment alone. Effective seed treatments can be an economically viable consideration to complement resistant cultivars for managing SDS.
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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 | 0,000 | 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 ».