Asian Soybean Rust Severity Sowed in Different Seasons
Notice bibliographique
Résumé
In on-farm trials, the foliolar severity of Asian soybean rust was evaluated in 44 areas, in three regions of Mato Grosso sown in December (2019) and February (2020). Several susceptible cultivars were used in different crop systems; insect pests and weeds were controlled with different management systems by the farmers. Forty soybean leaflets from four plots replications, demarcated at random in each field were taken. In laboratory foliolar severity was appraised. For rust control in the trials conducted in February, fungicides with efficiency greater than 60% were used consisting of DMIs, QoIs and SDHIs in double or triple mixtures, always adding multisites (chlorothalonil, mancozeb, copper oxychloride). The severity was greater in the fields sown in December (4.84% than in February 0.68%). The number of fungicides spraying/ha in December was 6.4 and February 4.6. It is discussed that through the use of multisites fungicides, the mutation potential in Phakopsora pachyrhizi is reduced and that the spores from areas cultivated in February, probably due to unfavorable environment, do not survive during the soybean free-period. Our results indicate that the sowing period can be changed from the end of December to February, since multisites fungicides are always 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».