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Enregistrement W4377024655 · doi:10.1094/php-04-22-0036-rs

Integration of Host Resistance, Seed Treatment, and Seeding Rate for Management of Sudden Death Syndrome, a Disease of Soybean Caused by <i>Fusarium virguliforme</i>

2023· article· en· W4377024655 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePlant Health Progress · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesMichigan Soybean Promotion CommitteeWisconsin Soybean Marketing BoardIndiana Soybean AllianceNorth Central Soybean Research Program
Mots-clésBiologyFungicideSeedingSeed treatmentCultivarAgronomyHorticultureMedicineGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field experiments were conducted in Illinois, Indiana, Iowa, Michigan, and Wisconsin, United States, and Ontario, Canada, in 2019 and 2020 to evaluate the integrated effects of host resistance, seed treatment, and seeding rates on root rot (RR) and foliar symptoms of sudden death syndrome (foliar disease index [FDX]) and soybean yield. Seed treatments included a nontreated control and fluopyram in 2019. In 2020, commercial base treatment, base + fluopyram, and base + pydiflumetofen were tested. The base treatment included metalaxyl + pyraclostrobin + fluxapyroxad + clothianidin. The 2019 nontreated control and the 2020 base treatment were considered controls in the analysis because previous studies showed that base treatments do not provide control for sudden death syndrome. The seed treatments were tested on susceptible and moderately resistant (MR) cultivars, which were planted at three seeding rates: 272,277, 346,535, and 420,792 seeds/ha. To mitigate concern that disease pressure may impact treatment, three high disease pressure (&gt;20% FDX) site-years out of the 15 total site-years were grouped and analyzed separately. Seed treatment with fluopyram or pydiflumetofen both reduced FDX and protected yield. Fluopyram reduced RR by about 10%, but RR was not different between pydiflumetofen and the base treatment in 2020. Both seed treatments reduced FDX, but reduction was greater for fluopyram (43.2%) than for pydiflumetofen (24.3%) based on 2020 results. Seeding rate had no effect on foliar symptoms, but the highest seeding rate showed increased RR in 2019 and greater yield both years. Performance of MR cultivars was inconsistent across both years. In 2019, MR cultivars reduced RR by 8.9%; however, in 2020, the MR cultivar had more RR than the susceptible cultivar. Additionally, FDX was only reduced in the MR cultivar in 2020. Although host resistance and seeding rate did not individually impact disease development and yield in every site-year, we showed that integrating seed treatment, host resistance, and adequate seeding rates helped maximize yield in fields with sudden death syndrome.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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