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Enregistrement W6990588053

EFFECT OF DIVERSE CROP SEQUENCES ON FUSARIUM HEAD BLIGHT OF WHEAT IN THE CANADIAN PRAIRIES

2022· dissertation· en· W6990588053 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusariumCropFungicideMycotoxinCrop rotationBlightVomitoxinCrop yieldTrichothecene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fusarium head blight (FHB) is a major disease of cereals caused by several Fusarium spp. The disease reduces wheat yield and results in the formation of mycotoxin deoxynivalenol (DON) in the grain. Fusarium head blight mitigation requires an integrated disease management approach that includes a diverse crop rotation, fungicide application, and FHB resistant varieties. In Canada, the lack of highly resistant cereal varieties, the limited effectiveness of fungicides and tight cereal rotations make managing the disease difficult. It is imperative to follow a diverse crop rotation that includes non-host crops to reduce the proliferation of FHB pathogens. My research focused on the effect of multiple host and non-host crops in a planned sequence with wheat (bread and durum). The crop sequences included four of the most common field crops in Western Canada (wheat, canola, barley, and pea), as well as maize, in a split-block design with three replicates. Maize is a major crop in North America that increases the risk of Fusarium graminearum proliferation. The experiment was conducted over three growing seasons (2018-2020) at three sites in Western Canada, durum wheat sites were Lethbridge, AB and Saskatoon, SK, while the bread wheat site was at Brandon, MB. The impact of the various crop sequences was determined by: (1) the presence of cereal diseases such as FHB and leaf spots; (2) by grain yield and quality parameters, including deoxynivalenol (DON) and protein content, and (3) the frequency of isolation of Fusarium spp. from kernels of the cereal crops. The incidence and severity of FHB was low in 2018 and 2020; the 2019 stubbles had the greatest impact on the cereals grown in 2020. High FHB severity, leaf spots and the species F. graminearum and F. poae increased in durum and bread wheat when grown after host crops compared to non-host crops. When oilseeds and pulses were included in the sequences, higher yield, TW, TKW and protein content was observed, which agrees with my hypothesis that there is a beneficial effect of diverse crop sequences on FHB mitigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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