Microbiolization of Seeds and Aerial Application With Yeasts for Disease Control in Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Wheat productivity is compromised by the number of diseases that affect it. The diseases control is basically effected by the use of fungicides, however, biological control has become important due especially to the demand for foods free of chemical compounds. The objective of this work was to evaluate the efficiency of yeasts in reducing diseases through the treatment of wheat seeds and the spraying of plants in the field. The tests were carried out in the field and laboratory, with the yeasts Candida albicans, Cryptococcus laurentii, Pichia guilliermondii, Rhodotorula glutinis, Zygoascus hellenicus and Saccharomyces cerevisiae compared with fungicide (carbendazim) and control with water. In the laboratory, seed health, germination, germination speed index, cold test and accelerated aging were analyzed. In the field, seed treatment and aerial application were carried out when the flag leaf was emitted and the occurrence of diseases, chlorophyll content, production components, productivity and production quality was evaluated. For the variables of production and quality of the wheat in field, the yeast Z. hellenicus was efficient for productivity resembling the fungicide. For the severity of diseases in field, parameters related to germination and seed health, yeasts were not efficient.
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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) | 0,000 | 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 ».