Anthracnose Risk Establishment Based on Age-Related Susceptibility of Grape Leaves, Flowers, and Berries to Infection by <i>Elsinoë ampelina</i>
Notice bibliographique
Résumé
, but detailed and seasonal development of age-related susceptibility remains unclear. Experiments were conducted under greenhouse and vineyard conditions by inoculating 1- to 19-day-old leaves, flowers, and berries at different phenological stages of three grapevine cultivars (Vandal-Cliche, Marquette, and Vidal). Leaf susceptibility was highest when inoculated at 1 to 2 days old, and inoculated leaves were moderately susceptible at 3 to 6 days old and almost resistant when older than 6 days. The influence of leaf age on anthracnose relative severity was adequately described by an exponential decay model. The susceptibility of the inflorescences was high when inoculated from their initiation to the full flowering (50% fall of the caps), and the inflorescences/flowers were moderately susceptible until veraison, after which the berries were practically resistant. The flower/berry susceptibility as a function of degree-days accumulated since 1 April was modeled using a sigmoid model. Based on this model, 50% disease incidence is reached when 656, 543, and 550 degree days are accumulated for the cultivars Vandal-Cliche, Marquette, and Vidal, respectively. These results suggest that the risk of anthracnose development is high from bud-break to fruit set, and on newly emerged leaves either early in the season or following pruning. More knowledge on anthracnose epidemiology is needed, but these results could be used to improve timing of fungicide applications and pruning activities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 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 ».