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Enregistrement W2984168862 · doi:10.7939/r3-3hn0-sa66

Yield losses and pyraclostrobin sensitivity in blackleg (Leptosphaeria maculans) of canola

2019· article· en· W2984168862 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeptosphaeria maculansBlacklegCanolaYield (engineering)Sensitivity (control systems)AgronomyBiologyBrassicaEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blackleg, caused by Leptosphaeria maculans (Desm.) Ces. & de Not., is an important disease of canola (Brassica napus L.) worldwide. In Canada, blackleg is managed mainly by the cultivation of resistant or moderately resistant canola hybrids and the application of fungicides. Field experiments were conducted in central Alberta in 2017 and 2018 to determine the relationship between blackleg severity and yield in two moderately resistant hybrids ‘73-15RR’ and ‘1950RR’. Seed yield per plant was found to decrease as a consequence of L. maculans infection, with regression analysis showing that the relationship between yield and disease severity was best explained by quadratic equations. Sensitivity to the fungicide pyraclostrobin, a strobilurin that is commonly applied as a foliar and seed treatment for blackleg and other diseases, was compared in L. maculans collections made in Alberta in 2011 and 2016. The half-maximal effective concentration (EC50) of pyraclostrobin was determined using agar and microtiter plate assays, and two discriminatory doses of the fungicide were selected to identify highly insensitive isolates in the collections. The mean EC50 was approximately 4× greater for the isolates collected in 2016 versus those collected in 2011. While almost all isolates were still sensitive to pyraclostrobin, this increase in the EC50 suggests that proper fungicide stewardship is warranted for the sustainable long-term management of L. maculans.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,151 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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