Long-Term Cover Cropping Suppresses Foliar and Fruit Disease in Processing Tomatoes
Notice bibliographique
Résumé
While links between soil and plant health are implied, there are few opportunities to empirically evaluate this due to inherent differences among sites. An exception is a long-term experiment established in 2007 (repeated in 2008) in Ridgetown, ON, where improved soil health scores and changes in soil microbial communities were observed in the medium-term with annual cover crops (CC). This led us to hypothesize that CC-induced changes in soil health might affect bacterial spot (Xanthomonas hordorum pv. gardneri) and anthracnose (Colletotrichum coccodes) development in processing tomato. Five CC treatments (no CC control, winter cereal rye, oat, radish, and mix of radish + rye) planted after winter wheat harvest were evaluated in 2019 and 2020 (CC grown nine times over 12 years). Fruit yields and net revenue were similar or greater with CC than without. In 2019, there was greater defoliation (area under the disease progress stairs = 4,370 ± 204), percent red fruit (71.0% ± 5.38), and rots (1.91% ± 0.5) in no CC than with radish (3,410, 39.1%, and 0.62%, respectively, P ≤ 0.0366), indicating earlier fruit maturity in no CC plots. Similarly, no CC had a greater incidence of red fruits with anthracnose (25.8% ± 2.89) compared with all CCs but rye (7.4 to 12.1% ± 2.89; P = 0.0029). Environmental conditions in 2020 were less favourable for disease development. Defoliation was not affected by CC treatment (P = 0.1254), and anthracnose incidence was low (≥90.3 ± 1.22% healthy fruit), which may have limited the ability to detect treatment effects (P = 0.2922). Long-term cover crops have the potential to produce greater or equivalent tomato yield with decreased defoliation and anthracnose fruit rot.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».