Knowledge-Based Integrated Management of Botrytis Bunch Rot of Grapevine Caused by <i>Botrytis cinerea</i> in a Northern Climate
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we evaluated the efficacy of control methods against Botrytis bunch rot (BBR) and explored the integration of several control methods. Among the biological control agents, Aureobasidium pullulans (Botector) demonstrated the best efficacy, with an average reduction in BBR of 57% (86% reduction in BBR for the synthetic fungicides). With the exception of leaf removal at the fruit set stage (71 on the BBCH scale) on one row side only, leaf removal on both row sides at stage 71 and on one and two row sides at the early flowering stage (63 on the BBCH scale) significantly reduced the percent BBR at harvest (23.6, 21.8, and 15.1%, respectively) compared with the control without leaf removal (48.2%). Of the 10 BBR management programs, the programs that kept the BBR below the economic threshold of 5% bunch area diseased at harvest were, for the susceptible cultivar Seyval Blanc, trash management combined with leaf removal at stage 63 on both row sides combined with application of synthetic fungicides at fixed intervals (3.9%), synthetic fungicides applied based on risk of BBR (4.3%), or application of Botector according to the risks of BBR (4.5%). With respect to Vidal Blanc, a moderately susceptible cultivar, for these management programs, the severity of BBR at harvest was 4.5, 4.7, and 4.9%, respectively. The results showed that by using integrated BBR management it is possible to maintain the disease below 5% without synthetic fungicides or with a reduced number of applications. [Formula: see text] Copyright © 2025 His Majesty the King in Right of Canada, as represented by the Minister of Agriculture and Agri-Food Canada. This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle