Management of Soybean Cyst Nematode and Sudden Death Syndrome with Nematode-Protectant Seed Treatments Across Multiple Environments in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
As soybean (Glycine max) production continues to expand in the United States and Canada, so do pathogens and pests that directly threaten soybean yield potential and economic returns for farmers. One such pathogen is the soybean cyst nematode (SCN; Heterodera glycines). SCN has traditionally been managed using SCN-resistant cultivars and rotation with nonhost crops, but the interaction of SCN with sudden death syndrome (SDS; caused by Fusarium virguliforme) in the field makes management more difficult. Nematode-protectant seed treatments have become options for SCN and SDS management. The objectives of this study were to evaluate nematode-protectant seed treatments for their effects on (i) early and full season SCN reproduction, (ii) foliar symptoms and root-rot caused by SDS, and (iii) soybean yield across environments accounting for the above factors. Using a standard protocol, field trials were implemented in 13 states and one Canadian province from 2019 to 2021 constituting 51 site-years. Six nematode-protectant seed treatment products were compared with a fungicide + insecticide base treatment and a nontreated check. Initial (at soybean planting) and final (at soybean harvest) SCN egg populations were enumerated, and SCN females were extracted from roots and counted at 30 to 35 days postplanting. Foliar disease index (FDX) and root rot caused by the SDS pathogen were evaluated, and yield data were collected for each plot. No seed treatment offered significant nematode control versus the nontreated check for in-season and full-season nematode response, no matter the initial SCN population or FDX level. Of all treatments, ILEVO (fluopyram) and Saltro (pydiflumetofen) provided more consistent increases in yield over the nontreated check in a broader range of SCN environments, even when FDX level was high.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».