Reaction of Selected Citrus Cultivars to Pseudocercospora Leaf and Fruit Spot Disease Under Natural Infection in Northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Citrus is an important crop among many resource constrained subsistence farmers living in rural areas of Uganda. Citrus production is affected mainly by drought, declining soil fertility, pests and diseases. Among diseases, citrus leaf and fruit spot disease caused by fungus Pseudocercospora angolensis is currently one of the major constraints to the production of citrus in Uganda where millions of people rely on the crop for nutritional security and household income. The disease can lead to 50-100% fruit yield loss depending on environmental conditions, disease management and weather conditions. In order to identify resistance to P. angolensis, a study was conducted to identify variability for citrus leaf and fruit spot resistance from adapted commercial cultivars as an initial step in developing integrated disease management strategy. Six cultivars were assessed. The screening was under natural infection conditions in disease hot spots in northern Uganda in 2014a and 2014b seasons. The results showed significance difference (p < 0.01) for Area Under Disease Progressive Curve (AUDPC) for number of leaves with P. angolesnis symptoms and number of lesions. Subsequently, the study identified Kuno as resistant and Tangelo as less susceptible to Pseudocercospora leaf and fruit spot infection, and they could be recommended for citrus leaf and fruit spot disease control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».