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Enregistrement W4385658560 · doi:10.3390/agronomy13082081

Brewer’s Spent Grain with Yeast Amendment Shows Potential for Anaerobic Soil Disinfestation of Weeds and Pythium irregulare

2023· article· en· W4385658560 sur OpenAlexfundno aff
Danyang Liu, Jayesh B. Samtani, Charles S. Johnson, Xuemei Zhang, David M. Butler, Jeffrey F. Derr

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNorth American Strawberry Grower's AssociationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyPythiumBranAgronomyWeedFumigationWeed controlHorticultureBotanyRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic soil disinfestation (ASD) is a promising alternative to chemical fumigation for controlling soilborne plant pathogens and weeds. This study investigated the impact of brewer’s spent grain (BSG), a locally available carbon source, on various weed species and the oomycete pathogen Pythium irregulare in ASD. Two greenhouse studies were conducted using BSG and yeast at full and reduced rates in a completely randomized design with four replicates and two runs per study. In both studies, ASD treatments significantly decreased the seed viability of all weed species and the Pythium irregulare inoculum, while promoting higher cumulative anaerobicity compared to the non-treated control. The addition of yeast had a notable effect when combined with BSG but not with rice bran. When used in reduced carbon rates, yeast supplementation enhanced the efficacy of BSG, providing comparable control to the full rate for most weed species, including redroot pigweed, white clover, and yellow nutsedge. Interestingly, no ASD treatment affected the soil temperature. Furthermore, BSG treatments caused higher concentrations of volatile fatty acids compared to ASD with rice bran and the non-treated control. This finding suggests that the inclusion of yeast in ASD shows potential for reducing the carbon input required for effective soil disinfestation.

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)0,000
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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,147

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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