Fungicide Efficacy Guides for Foliar Diseases in Corn and Soybean: Development and Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fungicide efficacy guides, updated annually through the Crop Protection Network, inform fungicide selection for foliar and seedling diseases of corn ( Zea mays) and soybean ( Glycine max). These guides rank fungicides based on multistate field trials across the United States and Ontario, Canada. Trials were analyzed to validate these rankings by assessing the efficacy of fungicides under varying disease severities. Under high disease severity (≥5%), fungicides with the best efficacy ratings significantly reduced gray leaf spot (GLS; caused by Cercospora zeae-maydis) and southern rust (SR; caused by Puccinia polysora) in corn when applied at the tasseling (VT) to silking (R1) growth stages and frogeye leaf spot (FLS; caused by Cercospora sojina) in soybean when applied at beginning pod (R3) growth stage. GLS severity was reduced by 8.6 to 8.8%, SR by 14.6 to 20.6%, and FLS by 15.3%. Corn yields were 420.4 kg/ha (6.7 bushels/acre) greater than the nontreated control, and yield response in 57.9 to 63.6% of the trials exceeded the economic breakeven point of 288.4 kg/ha (4.6 bushels/acre) for fungicide application. Soybean yields were 417.0 kg/ha (6.2 bushels/acre) greater than the nontreated control, with 83.3% of trials reaching the economic breakeven point of 134.5 kg/ha (2 bushels/acre). Under low disease severity (<5%), disease control and yield benefits diminished across all fungicide efficacy categories. These results validate the fungicide efficacy ratings as predictive tools for disease control and yield response, especially under high disease pressure, highlighting their importance for fungicide decisions in corn and soybean across the United States and Canada.
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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) | 0,000 | 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 découle