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Enregistrement W3127967291

Management and Quantification of Plant Parasitic Nematodes on Carrots (Daucus carota subsp. sativus) in Muck Soils in Ontario

2021· dissertation· en· W3127967291 sur OpenAlexaboutno aff
D. Van Dyk

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaucus carotaMuckBotanyBiologyHorticultureGeographyAgroforestryEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant parasitic nematodes are a significant constraint on carrot production in Ontario, Canada. Growers need new tools to control the primary nematodes impacting carrots in the muck soil growing regions of Ontario, Meloidogyne hapla and Heterodera carotae. Growth room, microplot and field trials were conducted to evaluate new nematicides (abamectin, oleoresin of capsicum + AITC, spirotetramat, mustard seed meal, fluensulfone) and currently registered fumigants (chloropicrin, metam sodium, dazomet) for their efficacy against plant parasitic nematodes. Abamectin and fluensulfone decreased nematode damage in growth room trials. Chloropicrin and metam sodium provided the most consistent control and increased yields in field conditions. Nematode extraction methods were also evaluated to determine their efficacy at extracting plant parasitic nematodes relevant to carrots. The SC method was found to be effective at extracting more Heterodera spp. but not Meloidogyne spp. This research provides strategies to better manage plant parasitic nematodes in carrots produced in Ontario.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,980

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,186 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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