Fungicide efficacy and timing for the management of <i>Stemphylium vesicarium</i> on onion
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Stemphylium leaf blight (SLB), caused by <i>Stemphylium vesicarium</i> (Wallr.) E.G. Simmons, has become an important disease of onion (<i>Allium cepa</i> L.) in Ontario, Canada, and the northeastern USA in recent years. The disease presents as elongated lesions on the leaves and severe leaf dieback. The effect on yield is unclear, but the extensive leaf dieback limits uptake of sprout inhibitors that are applied to onion foliage prior to harvest. This can result in high losses in storage. There are no resistant commercial onion cultivars and growers apply foliar fungicides at 7–14-day intervals to manage the disease. Field trials to evaluate fungicide efficacy and disease-forecasting models were conducted at the Muck Crops Research Station, Holland Marsh, Ontario, from 2011 to 2019. Fungicide efficacy declined over the years. The disease-forecasting models reduced the number of fungicide spray applications, but none of the models, including calendar-based applications, reduced SLB severity. Seed treatments containing penflufen, combined with calendar-based fungicide applications, reduced SLB severity. Assessments of fungicide insensitivity in isolates collected locally in 2018 and 2019 demonstrated that 90% of isolates (n = 48) were insensitive to azoxystrobin (a QoI fungicide, FRAC 11) and 57% (n = 47) were insensitive to pyrimethanil (an AP fungicide, FRAC 9). Both fungicides are used extensively on onion in the Holland Marsh but are no longer effective against the population of <i>S. vesicarium</i> that is present in the region. Additional studies on the efficacy of seed treatments, fungicide insensitivity, and potential of biological fungicides are required.
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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) | 0,003 | 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 découle