Association Between Weather Variables, Airborne Inoculum Concentration, and Raspberry Fruit Rot Caused by <i>Botrytis cinerea</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Botrytis fruit rot (BFR), one of the most important diseases of raspberry (Rubus spp.), is controlled primarily with fungicides. Despite the use of fungicides, crop losses due to BFR are high in most years. The aim of this study was to investigate the association between airborne inoculum, weather variables, and BFR in order to improve the management of the disease as well as harvest and storage decisions. Crop losses, measured as the percentage of diseased berries during the harvest period, were monitored in unsprayed field plots at four sites in three successive years, together with meteorological data and the number of conidia in the air. Based on windowpane analysis, there was no evidence of correlation between crop losses and temperature, vapor pressure deficit, wind, solar radiation, or probability of infection. There were significant correlations between crop losses and airborne inoculum and between crop losses and humidity-related variables, and the best window length was identified as 7 days. Using 7-day average airborne inoculum concentration combined with 7-day average relative humidity for periods ending 6 to 8 days before bloom, it was possible to accurately predict crop losses (R 2 of 0.86 to 0.89). These models could be used to assist with managing BFR, timing harvests, and optimizing storage duration in raspberry crops.
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Prédiction distillée sur la base complète
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)
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 découle