Importance and causal agents of root rot on field pea and lentil on the Canadian prairies, 2014–2017
Notice bibliographique
Résumé
Surveys of pulse crops across the Canadian prairies were undertaken between 2014 and 2017 to assess the distribution and severity of root rot of field pea and lentil, to identify the most important causal agents, and to compare the efficiency of culturing techniques with multiplex PCR. Root rot was present in every pea and lentil field surveyed in all three provinces. When assessed based on province and soil zone, moderate to severe symptoms (severity > 3 on a 1–7 scale) occurred in 25–99% of pea fields, but only 8–34% of lentil fields. Root rot severity on both crops was higher in growing seasons with high precipitation and was lower in drier years, but only lentil showed any difference associated with soil zone, with lower severity in the brown soil zone. This study demonstrated that Aphanomyces euteiches occurs across the Prairie region, where it caused moderate to severe injury on many field pea crops. Fusarium avenaceum was the most common pathogen identified in both culturing and PCR analyses, but other Fusarium spp., together with Pythium spp. and Rhizoctonia solani, were also components of the complex. Use of PCR for pathogen identification routinely resulted in identification of many pathogens from an infected root, whereas culturing and isolation resulted in only one or two pathogens per root. PCR was extremely important for assessing the impact of A. euteiches, which was almost never identified using culturing approaches. This observation explains why A. euteiches was not initially recognized as an important pathogen of pulses in the region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».