Quantifying Yield Losses in Canola (Brassica napus) Caused by Verticillium longisporum
Notice bibliographique
Résumé
Verticillium stripe, a soilborne disease of canola (Brassica napus) caused by Verticillium longisporum, was first identified on the Canadian Prairies in 2014. Despite its increasing incidence, the impact of this disease on canola yields has not been quantified. To address this gap, the relationship between Verticillium stripe severity and yield was investigated in two canola hybrids, ‘45H31’ and ‘CS2000’, at two infested field sites near St. Albert, Alberta, in 2020 and 2021. In 2020, a year with above-average rainfall, both hybrids developed moderate levels of the disease, whereas in 2021, a drought year, symptoms and signs of infection were milder. Regression analysis indicated that seed yield per plant declined with increasing Verticillium stripe severity in both years of the study. In both hybrids, the relationship between disease severity and yield was best explained by second-degree quadratic equations. Although single-plant seed yield declined by up to 80% with increasing Verticillium stripe severity, these reductions did not translate into significant yield losses at the plot level, suggesting that losses experienced by individual plants were offset by reduced competition among the surviving plants. These results underscore the complexity of assessing disease impacts solely based on symptom severity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».