Dynamics of the impacts of <i>Pratylenchus penetrans</i> on Gisela® cherry rootstocks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sweet cherry growers are increasingly using semi-dwarfing rootstocks, including the Gisela® series, when replanting orchards. Little is known of the susceptibility of these new cherry rootstocks to Pratylenchus penetrans , a recognized pest of temperate fruit trees worldwide. Two field experiments were planted in 2010, one in the Okanagan Valley of British Columbia and one in the Annapolis Valley of Nova Scotia. Each experiment was a factorial combination of three rootstocks (Gi.3, Gi.5, and Gi.6) × three training systems, with six replicate four-tree plots of each of the nine combinations. Both sites were fumigated prior to planting and population densities of P. penetrans in roots and root-zone soil were subsequently monitored from 2013 through 2017. None of the P. penetrans population parameters (nematodes/kg soil, nematodes/g fine root, and nematodes/kg soil including roots) differed among rootstocks at either site, suggesting that the rootstocks did not differ in their ability to host P. penetrans . At the British Columbia site only there was an inverse relationship between P. penetrans population densities and tree size for Gi.3 trees in four years and for Gi.6 in 2017, suggesting that Gi.3 rootstock is less tolerant than Gi.5 and Gi.6 rootstocks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».