Effect of leaf scar age, chilling and freezing-thawing on infection of <i>Pseudomonas syringae</i> pv. <i>syringae</i> through leaf scars and lenticels in stone fruits
Notice bibliographique
Résumé
Introduction . Bacterial canker, caused by P. syringae pv. syringae , is an important disease of stone fruit worldwide. The possibility of P. syringae pv. syringae infection through leaf scars and lenticels was evaluated in cherry, peach and prune. Materials and methods . Laboratory and field inoculations were performed using cherry, peach and prune stems to evaluate leaf scar age, chilling and freezing-thawing on bacterial infection through leaf scars and lenticels. Results and discussion . Increasing leaf scar age was associated with significant decreases in disease incidence and length of lesions resulting from leaf scar inoculation with Pseudomonas syringae pv. syringae in cherry, peach and prune. A significant reduction in incidence and lesion length was observed after 4 h of air exposure, and both measures of infection were reduced to essentially 0 by 2 days of exposure. Prolonged chilling temperature (2.2 °C) prior to leaf removal had no clear effect on disease incidence of leaf scar infection, but significantly decreased lesion length due to leaf scar infection. Cherry was more susceptible to P. syringae pv. syringae infection through leaf scars than peach and ‘French’ prune. The leaf scar inoculation results were consistent with the previous studies. The disease incidence of lenticel infection caused by bacterial inoculation in ‘French’ prune was very low, but significantly higher than the water control. Freezing-thawing significantly increased both the disease incidence and the lesion size via lenticel infection. The lenticel inoculation data suggest that P. syringae pv. syringae infection through lenticels is possible under field conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».