The history, etiology, and management of ginseng replant disease: a Canadian perspective in review
Notice bibliographique
Résumé
Ginseng replant disease (GRD) has had a major impact on the American ginseng (Panax quinquefolius L.) industry in Canada and is a threat to its survival. With only 150 yr of domestic ginseng cultivation, GRD and its effect on the industry in North America is well documented compared with replant diseases in other crops. However, minimal research has been published on the etiology and management of GRD. Research and observations of replant diseases of the major commercial Panax species worldwide are presented to propose mechanisms of GRD and potential management options. The available evidence suggests the specific involvement of the soil-borne fungus Ilyonectria mors-panacis (A.A. Hildebr.) A. Cabral & Crous combined with an unknown host-related factor as the ultimate cause of GRD, since other proposed mechanisms seem unlikely to have occurred in the diversity of regions where GRD is reported. Other abiotic and biotic factors influencing the severity of the disease are also likely to be involved. Given the lack of clarity in the scientific literature between problems associated with continuous cultivation of ginseng and true replant disease, a definition of GRD is proposed. The development of an effective and economical management regime will require a better understanding of the mechanisms of GRD. Potential management options include reducing ginseng debris after harvest of the first crop, preplant testing to identify low-risk sites for replanting, fumigation, alternative disinfestation techniques, and fungicides (including biofungicides) targeting I. mors-panacis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».