Production strategies management to minimize root rot disease in field pea grown on infected southwestern Saskatchewan soils
Notice bibliographique
Résumé
Multilocational field studies were conducted near North Battleford, Wilkie and Cando in Saskatchewan (SK), Canada during the 2015 (year 1) and 2016 (year 2) summer crop growing seasons to evaluate Aphanomyces euteiches Drechs and Fusarium root rot response to different seed place fertility, preemergence herbicide combination, and foliar fertility. Seven seed place fertility treatments (F1 to F7) were Nitrogen and phosphorus inoculant, liquid Optimize inoculant (LCO), LCO /5.5-25-0-0 (N-P-K-S), LCO /15-25-0-0, LCO /15-25-0-15, LCO/liquid orthophosphate (2-8-1) at 33.7 L/ha/15-0-0-15 and LCO/15-40-40-15 respectively. The four preemergence herbicide (P RE1 to P RE4) were: Glyphosate/Saflufenacil; Glyphosate/Sulfentrazone/Carfentrazone; Glyphosate/Sulfentrazone/Pyroxasulfone and Glyphosate/Sulfentrazone/Trifluralin. Pea was treated with five postemergence (POST 1-5) herbicide with/without adjuvants/foliar fertility at 4-5 node stage as Imazamox/bentazon (Viper) plus 28% v/v Urea Ammonium Nitrate (UAN) – POST 1; Viper plus 2X 28% UAN – POST 2; Viper plus 1X 28% UAN plus foliar fertility – POST 3; Viper plus 2X 28% UAN plus foliar fertility – POST 4 and Quizalofop-p-ethyl at 494.23 mL/ha – POST 5. Growth response, root rot disease severity and yield (kg/ha) were analyzed using SAS statistical software. Significant means were at F < 0.05 were separated by the Fisher’s Protected LSD test at the 5% level. Root rot was significantly lower in P RE4 compared to other treatments. Postemergence herbicide treatments and seed-place fertility recorded significant interaction on root rot incidence and yield. There was over 30% yield improvement between 2016 and 2015 trials due to soil moisture. The trial minimized pea root rot from infested soils and increased yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».