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Enregistrement W3118681156 · doi:10.1080/07060661.2021.1872868

Effect of fungicide application technology on seed yield in field pea under variable Mycosphaerella blight pressure

2021· article· en· W3118681156 sur OpenAlexaffvenueabout
R. Bowness, B. D. Gossen, K. F. Chang, Christian J. Willenborg, R. L. Conner, Stephen E. Strelkov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycosphaerellaFungicideBlightField peaAgronomyCanopyBiologyYield (engineering)HorticultureCropBotanyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mycosphaerella blight, caused by Peyronellaea pinodes (Berk. & A. Bloxam) Aveskamp, Gruyter & Verkley (syn. Mycosphaerella pinodes (Berk. et Blox.) Vesterg.), is a destructive foliar pathogen of field pea that is managed, in large part, through application of foliar fungicide at flowering. The fungicides are usually applied into dense crop canopies, so reaching the lower areas of the canopy where the pathogen is initially most active is a challenge. Field trials were conducted across the Canadian prairies from 2008 to 2011 to assess the efficacy of various nozzle numbers and orientations, droplet sizes, and water volumes for the management of Mycosphaerella blight to increase yield in field pea. Pea plants were assessed for disease severity during flowering and seed yield was measured. In 10 of the 13 trials, double-nozzle configurations provided a 15% reduction in disease severity and up to a 60% increase in yield. In contrast, droplet size and angle of application had no effect on field pea yield. Water volume trials using up to 400 L ha−1 improved fungicide efficacy relative to control treatments, however, volumes above 400 L ha−1 resulted in high-disease severity and lower yield, likely as a result of fungicide run-off due to saturation of the leaf surface. When deciding on effective sprayer techniques for fungicide application, disease pressure, environmental conditions and cultivar characteristics are important to consider.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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