<i>Bremia lactucae</i> Infection Efficiency in Lettuce is Modulated by Temperature and Leaf Wetness Duration Under Quebec Field Conditions
Notice bibliographique
Résumé
More than 80% of Canadian lettuce production is located in the province of Quebec. Yet most of our knowledge on the epidemiology of lettuce downy mildew (Bremia lactucae) is derived from controlled-condition experiments or field experiments conducted in subtropical climates and, thus, cannot readily be applied to Quebec lettuce production. The influence of temperature and leaf wetness duration on the infection efficiency (IE) of B. lactucae was studied for 4 years (2003, 2004, 2012, and 2013) under field and growth-chamber conditions. IE was defined as the ratio of the number of lesions/leaf to the airborne conidia concentration (ACC). B. lactucae ACC was measured with rotating-arm samplers three times/week. In addition, 72 lettuce trap plants/sampling day were exposed to the potential airborne B. lactucae inoculum and disease intensity was assessed after 7 days of incubation in greenhouse. Under growth-chamber conditions, an ACC of 1 conidium/m 3 was sufficient to cause 1 lesion/leaf, and IE ranged from 0.25 to 1.00. Under field conditions, an ACC of 10 to 14 conidia/m 3 was required to cause 1 lesion/leaf, and IE ranged from 0.02 to 0.10, except in 2004, when IE ranged from 0.03 to 1.00. IE increased with increasing leaf wetness duration but decreased with increasing temperature. Also, considering an observed average temperature range from 10 to 20°C in the area of Quebec, 2 h of leaf wetness was sufficient for infection by B. lactucae. Therefore, under Quebec lettuce production conditions, a leaf wetness period of 2 h and an ACC of 10 to 14 conidia/m 3 can be used as risk indicators to facilitate disease management decisions. Also, under typical Quebec weather conditions, measuring both morning and evening leaf wetness events could be used to improve the reliability of leaf wetness duration as a downy mildew risk indicator. Further research is needed to validate these risk indicators for integration into management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».