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dc.contributor.author
Conles, Martha Yolanda
dc.contributor.author
Cragnolini, Clara Inés
dc.contributor.author
Yossen, Viviana Ester
dc.contributor.author
Balzarini, Monica Graciela
dc.contributor.author
Macchiavelli, Lorena Flavia
dc.date.available
2023-04-28T17:29:32Z
dc.date.issued
2011-08
dc.identifier.citation
Conles, Martha Yolanda; Cragnolini, Clara Inés; Yossen, Viviana Ester; Balzarini, Monica Graciela; Macchiavelli, Lorena Flavia; Estimación de curvas de progreso de la incidencia de podredumbre blanca (Sclerotium cepivorum Berk.) en cultivos de ajo mediante un modelo no lineal mixto; Universidad Nacional de Córdoba; Agriscientia; 28; 1; 8-2011; 61-74
dc.identifier.issn
1668-298X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/195833
dc.description.abstract
En este trabajo se modela la curva de progreso de la podredumbre blanca en cultivos de ajo, mediante modelos no lineales mixtos que contemplan el efecto de factores concomitantes en el desarrollo de las epidemias. Entre 2001 y 2003 en Cruz del Eje y Jesús María, Argentina, se evaluaron la densidad inicial de esclerocios (DIE) y la incidencia de la enfermedad quincenalmente hasta cosecha. Con DIE alta (>15 esclerocios/100 g de suelo) la incidencia final fue alta (64-100%) y con DIE baja (≤15 esclerocios/100 g de suelo) varió entre 0-100%. El modelo logístico mixto seleccionado tuvo "interceptos" y pendientes aleatorias y diferentes para cada combinación de "ambiente" (localidad y año) y categoría de DIE (altas y bajas). Las curvas epidémicas dependieron del "ambiente" y de la DIE y su representación se hizo mediante tres curvas específicas de sitio, la típica con efecto aleatorio cero, que expresa la forma general del modelo y las percentiles Q1(0,25) y Q3(0,75) que expresan la variabilidad. El 50% de las curvas tuvieron pendientes entre r±0,67σv. La variabilidad de los "interceptos" y pendientes dependió solamente de la DIE, y fue menor en los "interceptos" con DIE "altas" que en aquellos con DIE "bajas"; en las pendientes se observó el efecto opuesto.
dc.description.abstract
This paper models the progress curve of white rot in garlic crops using nonlinear mixed models taking into account the effect of concomitant factors in the development of epidemics. Between 2001 and 2003 in Cruz del Eje and Jesus Maria, Argentina, the initial density of sclerotia (DIE) and the incidence of the disease were evaluated every two weeks until harvest. With DIE high (>15 sclerotia/100 g of soil) the final incidence was high (64-100%), while with DIE low (≤15 g soil sclerotia/100) the final incidence ranged from 0-100%. The mixed logistic model that was selected had random "intercepts" and rates which were different for each combination of "environment" (location and year) and DIE category (high and low). The representation of the epidemic curves was made through three site-specific curves, the typical, with zero random effect, which expresses the general form of the model, and the percentiles Q1 (0.25) and Q3 (0.75), expressing the variability. Fifty percent of the curves had rates of disease progress between r±0.67 v. The variability of the "intercepts" and slopes depended only on the DIE, and was lower in the "intercept" of curves with DIE "high" that those with DIE "low". The opposite effect was observed on the slopes.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Universidad Nacional de Córdoba
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Podredumbre blanca del ajo y la cebolla
dc.subject
Curvas de progreso de la podredumbre blanca
dc.subject
Densidad de esclerocios
dc.subject
Sclerotium cepivorum
dc.subject.classification
Agricultura
dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
dc.title
Estimación de curvas de progreso de la incidencia de podredumbre blanca (Sclerotium cepivorum Berk.) en cultivos de ajo mediante un modelo no lineal mixto
dc.title
Estimation of incidence progress curves of white rot (Sclerotium cepivorum Berk.) in garlic crops using a nonlinear mixed model
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-04-11T14:38:20Z
dc.journal.volume
28
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
61-74
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Córdoba
dc.description.fil
Fil: Conles, Martha Yolanda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
dc.description.fil
Fil: Cragnolini, Clara Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
dc.description.fil
Fil: Yossen, Viviana Ester. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Macchiavelli, Lorena Flavia. Universidad de Puerto Rico; Puerto Rico
dc.journal.title
Agriscientia
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ref.scielo.org/qfqkz7
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