Epidemiological Survey of Grapevine Leafroll and Red Blotch Diseases in Baja California, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and goals In Baja California, Mexico, the occurrence of grapevine leafroll (GLD) and grapevine red blotch (GRBD) diseases and the presence of the vine mealybug (vector of some grapevine leafroll-associated viruses) have been recognized. In this work, an epidemiological study was conducted to determine the prevalence and incidence in Baja California, Mexico, of symptomatic plants associated with both diseases. Methods and key findings Randomly-selected vineyards were surveyed to determine prevalence of GLD and GRBD, based on symptom evaluation in quadrats of 1000 grapevines. Results showed that 92% of sites had symptomatic plants, with an average prevalence of 20% (minimum = 0%, maximum = 92%). The main variables positively associated with disease prevalence were percentage of vine mealybug-infested plants per site, soil temperature, and accumulated heat units; ambient temperature was negatively associated with disease prevalence. Disease incidence determined during three growing seasons (2021 to 2023) in quadrats of 2500 grapevines in five vineyards revealed an average increase of 1.7% and 9% in 2022 and 2023, respectively. One site with the absence of vine mealybug showed the lowest percentage of symptomatic plants. Cabernet Sauvignon and Nebbiolo showed more symptomatic plants than Merlot. Virus infection in 137 symptomatic and 53 asymptomatic grapevines was tested by real-time PCR for grapevine leafroll-associated virus 1, -2, -3, and -4, and grapevine red blotch virus (GRBV). The diagnosis based on symptoms had a sensitivity of 90% and a specificity of 52%, with respect to real-time PCR results. Conclusions and significance The presence and widespread distribution of GLD and GRBD underscore the need to implement regional management programs in Baja California vineyards.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».