Microbial Diversity in the Phyllosphere and Rhizosphere of an Apple Orchard Managed under Prolonged “Natural Farming” Practices
Notice bibliographique
Résumé
Microbial diversity in an apple orchard cultivated with natural farming practices for over 30 years was compared with conventionally farmed orchards to analyze differences in disease suppression. In this long-term naturally farmed orchard, major apple diseases were more severe than in conventional orchards but milder than in a short-term natural farming orchard. Among major fungal species in the phyllosphere, we found that Aureobasidium pullulans and Cryptococcus victoriae were significantly less abundant in long-term natural farming, while Cladosporium tenuissimum predominated. However, diversity of fungal species in the phyllosphere was not necessarily the main determinant in the disease suppression observed in natural farming; instead, the maintenance of a balanced, constant selection of fungal species under a suitable predominant species such as C. tenuissimum seemed to be the important factors. Analysis of bacteria in the phyllosphere revealed Pseudomonas graminis, a potential inducer of plant defenses, predominated in long-term natural farming in August. Rhizosphere metagenome analysis showed that Cordyceps and Arthrobotrys, fungal genera are known to include insect- or nematode-infecting species, were found only in long-term natural farming. Among soil bacteria, the genus Nitrospira was most abundant, and its level in long-term natural farming was more than double that in the conventionally farmed orchard.
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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) | 0,000 | 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 ».