MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969772418 · doi:10.1094/pdis-04-12-0393-re

Epidemiology of Grape Anthracnose: Factors Associated with Defoliation of Grape Leaves Infected by<i>Elsinoë ampelina</i>

2012· article· en· W1969772418 sur OpenAlexafffund
Odile Carisse, Vincent Morissette-Thomas

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyShootVineyardHorticultureCultivarVine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthracnose is a serious disease that affects several grape cultivars. Infected leaves drop prematurely, and severe epidemics result in poor or no yield. Because the factors associated with grape defoliation in vineyards with a history of anthracnose were not well known, this study was undertaken to investigate the relationship between weather-, disease-, and host-related factors and survival of leaves. From 2006 to 2008, weather, anthracnose severity, and leaf emergence were monitored in an unsprayed experimental vineyard naturally infested with Elsinoë ampelina. Each year, two to three times weekly, the number of leaves and the proportion of leaf area diseased (PLAD) were monitored on 10 vines and 2 shoots per vine, for a total of 785 leaves. Survival analysis was used to investigate the factors influencing defoliation and to model time-to-death of grape leaves. Estimated median survival time was 117 to 121 days. Based on Kaplan-Meier estimates of survival probabilities, season type, PLAD per leaf and PLAD per shoot at first assessment, duration and amount of rain at first infection, severity of infection and leaf age at first infection and at first severe infection significantly influenced leaf survival. Based on accelerated time failure modeling, using the Weibull distribution, the most significant variables were PLAD per leaf and PLAD per shoot at first assessment, leaf age at first infection, and duration of rain. Each additional percent increase in PLAD per leaf, in PLAD per shoot, or in rainy days accelerated the time-to-death of grape leaves by 2.84, 1.02, and 0.66%, respectively, whereas for each additional day of leaf age at time of first infection, there was a 2.88% deceleration of the time to death. Results suggested that to avoid premature leaf drop, disease severity should be maintained below 25% leaf area diseased, which can be achieved by sanitation measures designed to reduce inoculum levels and by applying fungicide early in the season to prevent infection of young leaves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlant DiseaseMême sujetHorticultural and Viticultural ResearchTravaux en français237 207