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Enregistrement W2948372212 · doi:10.1371/journal.pone.0217510

Meta-analysis of yield response of foliar fungicide-treated hybrid corn in the United States and Ontario, Canada

2019· review· en· W2948372212 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensUniversity of GuelphMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFungicideBiologyYield (engineering)ModerationToxicologyAgronomyHorticultureMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Foliar fungicide applications to corn (Zea mays L.) occur at one or more application timings ranging from early vegetative growth stages to mid-reproductive stages. Previous studies indicated that fungicide applications are profitable under high disease pressure when applied during the tasseling to silking growth stages. Few comprehensive studies in corn have examined the impact of fungicide applications at an early vegetative growth stage (V6) compared to late application timings (VT) for yield response and return on fungicide investment (ROI) across multiple locations. OBJECTIVE: Compare yield response of fungicide application timing across multiple fungicide classes and calculate the probability of positive ROI. METHODS: Data were collected specifically for this analysis using a uniform protocol conducted in 13 states in the United States and one province in Canada from 2014-2015. Data were subjected to a primary mixed-model analysis of variance. Subsequent univariate meta-analyses, with and without moderator variables, were performed using standard meta-analytic procedures. Follow-up power and prediction analyses were performed to aid interpretation and development of management recommendations. RESULTS: Fungicide application resulted in a range of yield responses from -2,683.0 to 3,230.9 kg/ha relative to the non-treated control, with 68.2% of these responses being positive. Evidence suggests that all three moderator variables tested (application timing, fungicide class, and disease base level), had some effect (α = 0.05) on the absolute difference in yield between fungicide treated and non-treated plots ([Formula: see text]). Application timing influenced [Formula: see text], with V6 + VT and the VT application timings resulting in greater yield responses than the V6 application timing alone. Fungicide formulations that combined demethylation inhibitor and quinone outside inhibitor fungicides significantly increased yield response. CONCLUSION: Foliar fungicide applications can increase corn grain yield. To ensure the likelihood of a positive ROI, farmers should focus on applications at VT and use fungicides that include a mix of demethylation inhibitor and quinone outside inhibitor active ingredients.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,059 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle