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Enregistrement W7028545916

Evaluation of biofungicides for control of clubroot on canola

2018· other· en· W7028545916 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCenters for Disease Control and PreventionAlberta Canola Producers CommissionUniversity of AlbertaSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésClubrootCanolaPlant developmentDisease control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clubroot of canola, caused by the protist pathogen Plasmodiophora brassicae (Pb), is an \nemerging threat to canola production in western Canada. Effective/practical control options \nare currently lacking. This study was initiated to assess registered microbial fungicides for \ncontrol of clubroot on canola. Selected biofungicides were initially applied as a soil drench \nand the fungicides Allegro and Ranman were also included for comparisons. Selected \nproducts were further evaluated at varying concentrations, soil drench volumes, and for seed \ntreatment. At moderate disease pressure, the biofungicides Serenade and Prestop, as well as \nsynthetic fungicides Allegro and Ranman were highly effective as a soil-drench treatment, \nreducing clubroot severity by 85–100% in controlled conditions. Biofungicide concentration \nappeared to be important while soil-drench volumes may be reduced. All products, however, \nwere significantly less effective or ineffective under extremely high disease pressure. All \nproducts were less efficacious in trials using infested field soils, a circumstance that may be \nrelated to treatment timing. Results from seed-treatment trials were too variable to draw a \nconclusion but there was a strong indication that this approach be successful though more \nresearch is required on microbial formulations. Serenade, Prestop, Allegro, and Ranman \nshould be further evaluated under field conditions for clubroot control.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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