Timing of Grape Downy Mildew Onset in Bordeaux Vineyards
Notice bibliographique
Résumé
Grapevine downy mildew (GDM) is a severe disease of grapevines. Because of the lack of reliable information about the dates of GDM symptom onset, many vine growers begin fungicide treatments early in the season. We evaluate the extent to which such preventive treatments are justified. Observational data for 266 untreated sites for the years between 2010 and 2017 were used to estimate the timing of GDM onset on vines and bunches of grapes in South West France (Bordeaux region) through survival analyses. The onset of GDM was not apparent on vines and bunches before early to mid-May, and the rate of GDM symptom appearance was highly variable across years. Depending on the year, 50% of the plots displayed symptoms between mid-May and late June for vines. For several years, our statistical analysis revealed that the proportion of plots with no symptoms was high in early August on vines (27.5 and 43.7% in 2013 and 2016) and on bunches (between 23 and 79% in 2011, 2013, and 2016). We found a significant effect of the amount of rainfall in spring on the date of symptom appearance. These results indicate that preventive fungicide application is unjustified in many vineyards, and that regional disease surveys should be used to adjust fungicide treatment dates according to local characteristics, in particular according to rainfall conditions in spring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 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 ».