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Enregistrement W4280598844 · doi:10.21273/hortsci16561-22

Evaluation of a Steam Application by a Mobile Applicator for Soil Disinfestation in Strawberry Nurseries

2022· article· en· W4280598844 sur OpenAlexaff
Dong Sub Kim, Steven Kim, Mike Stanghellini, Melody Meyer-Jertberg, Steven A. Fennimore

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensLinnaeus Plant Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésChloropicrinFumigationHorticultureBiologyAgronomyEnvironmental scienceSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil disinfestation with steam has been evaluated in strawberry fruiting fields as a nonchemical method of soil disinfestation; however, little is known about the use of steam for field production of strawberry daughter plants. The objective of this study was to compare daughter plant production in soils previously treated with steam compared to those treated with standard methyl bromide (MB) and chloropicrin (Pic) treatments. A prototype field steam applicator and a self-propelled diesel-fueled steam generator and applicator were tested at two high-elevation nurseries near Macdoel, CA, in Sept. 2018 and Aug. 2020, respectively. The steam application heated the soil above 60 °C for ≈60 minutes to a depth of 25 cm at both nurseries. The pest control efficacy of the steam applications against weeds, Verticillium spp., Tylenchulus semipenetrans , and Pythium ultimum were similar to that of MB:Pic. The stolons and daughter plants densities in fields with steam treatment were similar to those in fields with MB:Pic treatment. Therefore, we suggest that soil disinfestation with steam may be a viable method of producing healthy strawberry plants. However, more research is needed to verify plant sanitation and quality.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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