A Meta-Analysis to Determine the State of Biological Control of Aphanomyces Root Rot
Notice bibliographique
Résumé
The increasing incidence and prevalence of the pathogen Aphanomyces euteiches in various pulse-growing regions worldwide necessitates the development of effective management strategies, including biological control agents. Numerous labs have undertaken research examining biological control methods to evaluate aphanomyces root rot suppression in multistep processes that include isolation of inhibitory organisms, lab assays, growth chamber assays, and field trials. Given the emergence of various biocontrol agents and the need to mitigate aphanomyces yield losses, we have undertaken a meta-analysis approach to analyze the effectiveness of biocontrol agents in relation to application method, biocontrol agent richness, biocontrol agent type, the type of study, and reporting system-oriented moderator variables. An effect size, calculated as a natural log response ratio, resulted in a summary weighted mean of −0.411, suggesting the overall effectiveness of biocontrol agents ( p < .001). Aphanomyces root rot suppression using biological treatments showed significant heterogeneity for all moderator variables, confirming that the studies do not share a common effect size and the use of a random effect model was appropriate. Across studies, meta-analyses revealed that soil amendments, biocontrol agent application as a seed coating and suspension, bacterial and fungal biocontrol agents, mixed applications, growth chamber and field studies, and qualitative and quantitative reporting systems were all associated with significantly positive outcomes for aphanomyces root rot suppression. Our findings suggest that there is potential promise for biological control of aphanomyces root rot, and more field trials need to be conducted to demonstrate the efficacy level observed under growth chamber conditions. Moreover, we identified a lack of detailed understanding of the mechanism(s) of biological control of aphanomyces root rot as a research priority.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».