Relationship between <i>Verticillium dahliae</i> inoculum and sunflower wilt in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Leaf mottle and wilt (LM) of sunflower caused by Verticillium dahliae is the most important disease in Argentina. LM is a monocyclic disease where microsclerotia in the soil are the primary inoculum source and have an important impact on symptom expression (incidence and severity) and yield. The inoculum (microsclerotia/g of soil) and disease relationship is affected by several factors, such as temperature and soil moisture. The objective of this work was to determine the regression model that best fits the relationship between V. dahliae microsclerotia in soil and sunflower LM, over a wide environmental range. Sunflower plants were exposed to different microsclerotia densities in pasteurized and non-pasteurized soils in pots under greenhouse and field conditions. The microsclerotia in soil and LM relationship regression models were also tested in the field with natural soil borne microsclerotia infestation, in different sunflower cultivars and locations. After the flowering stage (± 8 days), disease severity was affected by inoculum density at every evaluation time (P-value≤0.0009). A 45% increase in the area under the disease progress curve was shown by soil pasteurization. Power regression model showed the highest concordance and Pearson correlation coefficients, parameter significance and no difference with the lowest Akaike index criterion value among all tested models in all experiments. This study provides a model (LM = 11.6*inoculum density^0.57) which describes the inoculum density and LM relationship. The use of this model might help farmers to predict an LM risk before sowing and to choose the appropriate field and the resistance level of the sunflower hybrid to be used.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».