Optimizing management of cercospora leaf spot (<i>Cercospora beticola</i>) of sugarbeet in the wake of fungicide resistance
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
Cercospora leaf spot (CLS), caused by <i>Cercospora beticola</i>, is the most detrimental disease of sugar beet in temperate climates. In the Great Lakes region, CLS was well managed by pyraclostrobin-based programmes using the decision support tool BEETcast™. Due to <i>C. beticola</i> resistance to pyraclostrobin in the region, other groups of fungicides were evaluated. Field experiments were conducted at six sites from 2013 to 2015 in Pain Court (PC) and Ridgetown (RT), Ontario. BEETcast™ application schedules for prothioconazole and mancozeb as well as carrier volume (115 and 235 L ha<sup>−1</sup>) were compared with label-based (calendar) applications. When disease intensity was high, the conservative calendar application schedule reduced the standardized area under the disease progress curve (sAUDPC) by an average of 84% compared with all BEETcast™ schedules, and the BEETcast™ 50/35 schedule (235 L ha<sup>−1</sup>) reduced sAUDPC by 48% compared with the 55/50 schedules. However, there were fewer differences among application schedules at sites with low or moderate disease intensity. BEETcast™ application schedules reduced the number of fungicide applications by 34–55%. All application schedules increased sucrose (%) and recoverable white sugar (RWS) to an equivalent level, but none of the schedules increased profit margin compared with the non-treated control. Using a carrier volume of 235 L ha<sup>−1</sup> reduced sAUDPC by 28% compared with 115 L ha<sup>−1</sup> at one site when disease severity exceeded 95% in non-treated control plots. Thus, management recommendations should consider that CLS severity is reduced by application schedules using a shortened interval and appropriate carrier volume, but this does not necessarily result in higher beet or sucrose yield or increases in profit margin.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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