Cover Crop Diversity as a Tool to Mitigate Vine Decline and Reduce Pathogens in Vineyard Soils
Notice bibliographique
Résumé
Wine grape production is an important economic asset in many nations; however, a significant proportion of vines succumb to grapevine trunk pathogens, reducing yields and causing economic losses. Cover crops, plants that are grown in addition to main crops in order to maintain and enhance soil composition, may also serve as a line of defense against these fungal pathogens by producing volatile root exudates and/or harboring suppressive microbes. We tested whether cover crop diversity reduced disease symptoms and pathogen abundance. In two greenhouse experiments, we inoculated soil with a 106 conidia suspension of Ilyonectria liriodendri, a pathogenic fungus, then conditioned soil with cover crops for several months to investigate changes in pathogen abundance and fungal communities. After removal of cover crops, Chardonnay cuttings were grown in the same soil to assess disease symptoms. When grown alone, white mustard was the only cover crop associated with reductions in necrotic root damage and abundance of Ilyonectria. The suppressive effects of white mustard largely disappeared when paired with other cover crops. In this study, plant identity was more important than diversity when controlling for fungal pathogens in vineyards. This research aligns with other literature describing the suppressive potential of white mustard in vineyards.
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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 | 0,000 | 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 ».