Agrichemical impact on growth and survival of non-target apple phyllosphere microorganisms
Notice bibliographique
Résumé
The impact of conventional agrichemicals commonly used in New Zealand apple production on non-target, culturable phyllosphere microbial populations was studied in the laboratory (agar, leaf, and seedling assays) and field (apple orchard). Morphologically distinct bacteria (three), yeasts (five), and filamentous microfungi (two) were used as indicator species. The agar assay showed that agrichemical toxicity to microorganisms was dependent on product type, product rate, and organism studied. While the fungicides metiram and captan stopped or severely reduced growth of nearly all microorganisms studied, the insecticides tebufenozide and lufenuron and the fungicide nitrothal-isopropyl showed the least amount of microbial toxicity, each affecting 2 of the 10 indicator organisms studied. In the leaf assay a single agrichemical application at field rate either reduced or increased microbial population counts, again depending on product and microorganism. Repeated agrichemical applications, however, reduced microbial population numbers from 10- to 10,000-fold in planta. Further field research validated these findings, although differences in microbial numbers before and after agrichemical applications were less dramatic. In the orchard, total organism numbers recovered within 2-6 days, but species richness (sum of recognizable taxonomic units) declined. Agrichemicals clearly affected non-target, culturable surface microorganisms. The importance of diversity and stability of microbial populations for disease control still needs to be established.
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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 | 0,000 |
| 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 ».