Fungicide Efficacy Guides for Foliar Diseases in Corn and Soybean: Development and Validation
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».