Characterization and Incidence of Target Spot Lesions in Unifoliate Leaves, Petioles, and Stems of Soybean Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to classify the different types of leaf lesions caused by target spot and quantify their incidence in plant tissues of soybean cultivars infected by Corynespora cassiicola isolates. The experiment was conducted in a randomized block design in an 8 × 8 factorial arrangement, consisting of eight C. cassiicola isolates and eight soybean cultivars. Soybean plants were inoculated by spraying fungal suspension on the leaflets at a concentration of 2 × 104 conidia mL-1. Target spot lesions were classified, assigning scores for each type of symptom observed. The incidence of lesions in plant tissues was evaluated 10 days after inoculation, recording the presence of lesions. Five patterns of lesions were observed, ranging from small (0.74 mm) to large (9.30 mm) necrotic spots. Symptoms capable of causing defoliation occurred in BMX Elite IPRO, BRS 284, BMX Garra IPRO, and Nidera 5909 RG when inoculated with ISO 1S, ISO 4S, and ISO 11S. The highest frequency of lesioned trefoils was verified in the upper and lower (3rd and 1st trefoil) strata of soybean plants. Lesions were detected in cotyledons, unifoliate leaves, petioles, and stems of plants from all cultivars evaluated in this study. The isolate ISO 4S caused higher incidence of lesions in petioles compared with ISO 2A and ISO 2S. Moreover, ISO 4S produced more lesions in the stems of BMX Potência RR and BMX Force RR than BMX Elite IPRO. The incidence of petiole lesions caused by C. cassiicola increased as the petiole insertion height into the main stem decreased.
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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 | 0,000 | 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 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 ».