Limited effect of thermal pruning on wild blueberry crop and its root-associated microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Thermal pruning was a common pruning method in the past but has progressively been replaced by mechanical pruning for economic reasons. Both practices are known to enhance and maintain high yields; however, thermal pruning was documented to have an additional sanitation effect by reducing weeds and fungal diseases outbreaks. Nevertheless, there is no clear consensus on the optimal fire intensity required to observe these outcomes. Furthermore, fire is known to alter the soil microbiome as it impacts the soil organic layer and chemistry. Thus far, no study has investigated into the effect of thermal pruning intensity on the wild blueberry microbiome in agricultural settings. This project aimed to document the effects of four gradual thermal pruning intensities on the wild blueberry performance, weeds, diseases, as well as the rhizosphere fungal and bacterial communities. A field trial was conducted using a block design where agronomic variables were documented throughout the 2-year growing period. MiSeq amplicon sequencing was used to determine the diversity as well as the structure of the bacterial and fungal communities. Overall, yield, fruit ripeness, and several other agronomical variables were not significantly impacted by the burning treatments. Soil phosphorus was the only parameter with a significant albeit temporary change (1 month after thermal pruning) for soil chemistry. Our results also showed that bacterial and fungal communities did not significantly change between burning treatments. The fungal community was dominated by ericoid mycorrhizal fungi, while the bacterial community was mainly composed of Acidobacteriales, Isosphaerales, Frankiales, and Rhizobiales. However, burning at high intensities temporarily reduced Septoria leaf spot disease in the season following thermal pruning. According to our study, thermal pruning has a limited short-term influence on the wild blueberry ecosystem but may have a potential impact on pests (notably Septoria infection), which should be explored in future studies to determine the burning frequency necessary to control this disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».