Fungicide and Clay Treatments for Control of Powdery Mildew Influence Wine Grape Microflora
Notice bibliographique
Résumé
There is very little information on the interaction of wine grape microflora with fungicides used to control grape diseases. The objective of this study was to determine how fungicides used in a standard grape pest management program and an experimental clay being developed for control of powdery mildew affect grape microflora. Grape leaves and fruit were surveyed for bacteria, fungi and yeast six times over the growing season in 2000 after treatment with clay or fungicides. In 2001 only clay was studied for control of powdery mildew in `Chancellor' grapes. The total number of propagules present on untreated leaf and fruit tissue were 76% bacteria, 14% yeast, and 9% fungi. Fungicides used for grape disease control significantly reduced epiphytic fungi ( P < 0.0001), bacteria ( P = 0.03), and yeast ( P = 0.0001) on grape berries and epiphytic fungi ( P < 0.0001), and yeast ( P = 0.03) on leaves. The clay treatment had no detectable effect on grape microflora because no significant differences were recorded between clay or untreated grape berries or leaves on any of the sampling dates. Over the growing season the fungicide spray program reduced incidence and severity of powdery mildew better than clay. Clay controlled powdery mildew on `Chancellor' fruit in 2000 and 2001.
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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 ».