Predicting field diseases caused by <i>Sclerotinia sclerotiorum</i> : A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting diseases caused by Sclerotinia sclerotiorum in field crops remains difficult, and published literature is largely inconsistent in finding significant relationships with environmental and agronomic factors for various life stages of the fungus. A scoping review was performed to synthesize the current quantitative insights into the role of the environment on the life cycle of S . sclerotiorum and the relationships between various life stages of the fungus and final disease expression under field conditions. For most variables, relationships with stages of the life cycle showed a wide range of responses ranging from closely related (high correlations or r 2 values) to not related at all. The effects were often moderated by year, location and/or the presence of another variable such as irrigation, soil type, row spacing or cultivar. Studies that based analysis on a more nuanced understanding of pathogen biology rather than looking only at linear relationships tended to find stronger associations between variables. Yield was consistently negatively associated with disease levels, but cultivar, year, location and planting density were all important determinants of yield. Suggestions for improvement to future research in predictive model development of S . sclerotiorum diseases are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».