Mitigating apple replant disease with biocontrol soil treatments
Notice bibliographique
Résumé
Apple replant disease (ARD) can increase apple tree ( Malus domestica Borkh) mortality, delay production, and reduce yield, resulting in losses of up to $60 K/ha over an orchard’s lifespan. Common fumigation treatments can harm human and environmental health, have variable effectiveness, and disrupt beneficial soil microbial activity and processes. An experiment was conducted at the Simcoe Research Station in Norfolk County, Ontario to assess the effectiveness of commercially available plant growth-promoting (PGP) microbial biocontrols to treat ARD. Five treatments were replicated in-field five times as a randomized block design. Treatments included: untreated control, fumigation control (chloropicrin (FC)), PGP fungi (PGP-F), PGP rhizobacteria (PGP-R), and a combination of PGP-F and PGP-R (PGP-M). Trees growth and health and rhizosphere microbial diversity was assessed at three points over 2 years. PGP-R produced the greatest mean root mass followed by the chemical fumigation, which was 32% and 10% more root mass than the untreated control, respectively. Chemical fumigation resulted in the greatest above-ground biomass tree growth followed by the PGP-R, accumulating 30% and 6% more biomass than the untreated control. However, PGP-F accumulated less biomass than the untreated control. FC and PGP-R both resulted in strong growth but impacted the microbial community differently. PGP-R increased rhizosphere bacterial diversity and decreased fungal diversity while FC did the opposite. PGP-R changes to bacterial communities persisted while FC soils resembled the untreated control most closely after two years. These results indicate PGP-R biocontrol treatments are viable alternatives to fumigation for apple growers facing ARD.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».