Influence of mineral nutrients and freezing-thawing on peach susceptibility to bacterial canker caused by <i>Pseudomonas syringae</i> pv. <i>syringae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Bacterial canker, caused by Pseudomonas syringae pv. syringae ,i s a devastating disease of stone fruit worldwide. The effects of mineral nutrients and freezing-thawing on bacterial canker susceptibility were evaluated using potted peach trees in an attempt to understand predisposing factors in bacterial canker of stone fruit. Materials and methods. A split-plot experi- mental design with randomized complete block main plots (i.e.,inoculations associated with freezing- thawing or nonfrozen pretreatments) and subplots of trees with the seven treatments (i.e., solutions deficient in N, P, K, Ca, Mg or Fe, respectively, and a full nutrient control) was adopted to study the effect of mineral deficiency and freezing-thawing on peach susceptibility to bacterial canker. Results anddiscussion. Phosphorus deficiency was the only treatment to significantly decrease lesion length that developed after inoculation with P. syringae pv. syringae, compared with the control trees that received full nutrients. Nitrogen and potassium deficiency treatments significantly decreased bark nitrogenandpotassiumconcentrationsaccordingly,buthadnocleareffectonlesionsizes.Inoculation during freezing-thawing cycles significantly increased lesion length. In another independent expe- riment, nitrogen deficiency significantly increased the number of P. syringae pv. syringae leaf scar infections, but the subsequent infection was limited to a few millimeters. Nitrogen-deficient trees, which had higher (carbon / nitrogen) ratios, developed lesion sizes equivalent to trees provided with full nutrients. Collectively, these data suggest that, in the absence of other major predisposing factors (i.e., low soil pH or ring nematodes), mineral nutrients may play a minor role in the susceptibility of peach to bacterial canker.
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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 ».