Evaluation of disease management approaches for powdery mildew on<i>Cannabis sativa</i>L. (marijuana) plants
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Powdery mildew on cannabis (Cannabis sativa L., marijuana), caused by Golovinomyces cichoracearum, reduces plant growth and overall quality. To investigate disease management options, biological, chemical and physical approaches were assessed. A mildew-susceptible strain, ‘Copenhagen Kush’, was grown indoors with continual exposure to mildew inoculum. Treatments were applied weekly over a four-week period to groups of four plants once mildew infection had established itself. Trials were repeated thrice under varying initial disease pressures. Disease assessments were made weekly and the percentage of area infected on 30 leaflets per plant was used to calculate a disease rating score for treated and control plants. Disease progress curves were plotted and AUDPC values were determined for each treatment. To test the effect of UV-C light on mildew development, plants were exposed daily for 3–5 s over 28 days to UV-C light. The response of 12 cannabis strains to powdery mildew infection was assessed after exposing them to inoculum over a period of two weeks. The most effective treatments that significantly (P < 0.05) reduced disease in three trials were Luna Privilege SC (fluopyram), Regalia® Maxx, MilStop®, Rhapsody ASOTM, neem oil, and Stargus®. Treatments that were less effective included ZeroTol®, boric acid, and Actinovate® SP. Daily exposure of plants to UV-C light significantly reduced disease (by 45.2%, P < 0.05). Seven of 12 cannabis strains had significantly lower disease severity compared with the other five strains. The disease management strategies evaluated in this study have potential for reducing powdery mildew development on cannabis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle