Organic mulches influence population densities of root-lesion nematodes, soil health indicators, and root growth of red raspberry
Notice bibliographique
Résumé
The root-lesion nematode Pratylenchus penetrans is a pathogen of red raspberry (Rubus idaeus). A field experiment was initiated in 2003 to determine the effects of organic mulches of two different composts, broiler manure, and shredded paper co-applied with broiler manure, on (i) the abundance of P. penetrans, (ii) free-living nematodes as indicators of soil food web structure, and (iii) root biomass and early productivity of ‘Malahat’ red raspberry. The organic mulches were applied each year at rates estimated to provide the 1.5 m wide root zone strip with approximately 133 kg·ha–1 of potentially available nitrogen. The nonmulched control was fertilized each year with urea at 133 kg N·ha–1. Soil samples were taken from the root zone for root biomass and nematode analyses at five dates during the 2005 and 2006 growing seasons. Population densities of P. penetrans in soil were lower and root biomass was greater under one of the composts and the shredded paper - broiler manure mulch relative to the nonmulched treatment. Fine root biomass was negatively correlated with P. penetrans per gram root. The abundance of omnivorous and predacious nematodes was negatively correlated with P. penetrans population densities and positively correlated with root biomass. The data are consistent with our hypothesis that organic mulches increase soil food web structure and the abundance of nematode antagonists (e.g., predacious nematodes), resulting in reduced crop damage by P. penetrans. However, we cannot rule out the possibility that the improved raspberry root growth and primocane productivity was the result of beneficial changes in soil chemical properties, such as increases in exchangeable calcium and pH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 ».