Impact of fungicide, IMI-herbicide, and cultivar on ascochyta blight severity and yield of chickpea in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ascochyta blight, caused by Ascochyta rabiei, is a serious constraint to chickpea production, managed primarily via foliar fungicides and genetic resistance. Imidazolinone (IMI) herbicides, used for in-crop weed management, can injure susceptible chickpea cultivars and so increase ascochyta risk. The impact of IMI application on susceptible and tolerant cultivars was assessed in combination with blight management options (starting fungicide application prior to symptom development, two versus four fungicide applications, genetic resistance) in small plot trials in Saskatchewan in 2019, 2021, and 2022. Two kabuli-type chickpea cultivars (CDC Orion, CDC Orkney) and two desi-types (CDC Vanguard, CDC Cory) were grown with or without IMI herbicide. CDC Orion and CDC Vanguard were susceptible to IMI herbicides, CDC Orkney and CDC Cory were tolerant. The severity of ascochyta blight (0–9 scale) was very low in 2019 and 2021 (1.3 in 2019, 0.5 in 2021) and generally did not differ among treatments. In 2022, the desi cultivars had less disease at the end of the season than kabuli cultivars (mean 3.1 vs. 4.3). In 2022, two applications of fungicide (starting before or after symptoms appeared) reduced severity relative to the control (3.5 vs. 4.6). Four applications did not provide additional reduction. IMI herbicides resulted in <15% injury on IMI-susceptible and none on IMI-tolerant cultivars. Waiting for ascochyta symptoms, rated 1, to apply fungicide was just as effective as applying fungicide before symptom development. Fungicides provide yield and disease management benefits when disease is moderate, but not when weather is hot and dry.
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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 ».