Effects of Nitrogen Application Rate and Plant Density on Severity of Tar Spot of Corn
Notice bibliographique
Résumé
Tar spot of corn, caused by the fungus Phyllachora maydis, is an economically important foliar disease recently reported in the United States and Canada. Due to the recent introduction of Phyllachora maydis, the impacts of cultural management practices on disease development are still unknown. Separate field studies were conducted to determine the effects of nitrogen (N) application rate and plant density on disease development. Field trials were conducted across six site years in Michigan with two corn hybrids of differing disease susceptibility. The relative area under the disease progress curve was used to compare disease development between N application rates and plant densities. Nitrogen application rate had no significant effect on disease at any location. Plant density and disease had a significant ( P < 0.05) inverse relationship at five of six site years, with an average 41% decrease in the relative area under the disease progress curve for every 1,000 plants per hectare increase. The economically optimal planting density ranged from 73 to 77 thousand plants per hectare for US$150 to 300 per metric ton corn prices, demonstrating that relatively low planting densities were more profitable despite greater disease. Therefore, other disease management practices including hybrid selection may be more effective at protecting yield than increasing plant density.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».