Application of biostimulant products and biological control agents in sustainable viticulture: A review
Notice bibliographique
Résumé
Current and continuing climate change in the Anthropocene epoch requires sustainable agricultural practices. Additionally, due to changing consumer preferences, organic approaches to cultivation are gaining popularity. The global market for organic grapes, grape products, and wine is growing. Biostimulant and biocontrol products are often applied in organic vineyards and can reduce the synthetic fertilizer, pesticide, and fungicide requirements of a vineyard. Plant growth promotion following application is also observed under a variety of challenging conditions associated with global warming. This paper reviews different groups of biostimulants and their effects on viticulture, including microorganisms, protein hydrolysates, humic acids, pyrogenic materials, and seaweed extracts. Of special interest are biostimulants with utility in protecting plants against the effects of climate change, including drought and heat stress. While many beneficial effects have been reported following the application of these materials, most studies lack a mechanistic explanation, and important parameters are often undefined (e.g., soil characteristics and nutrient availability). We recommend an increased study of the underlying mechanisms of these products to enable the selection of proper biostimulants, application methods, and dosage in viticulture. A detailed understanding of processes dictating beneficial effects in vineyards following application may allow for biostimulants with increased efficacy, uptake, and sustainability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».