Integrated effects of anaerobic soil disinfestation and beneficial microbes in strawberry production
Notice bibliographique
Résumé
Fruit rot diseases, including anthracnose fruit rot and Botrytis fruit rot caused by Colletotrichum acutatum and Botrytis cinerea, respectively, pose major challenges to sustainable strawberry production in the United States. Organic and small-scale growers require non-chemical alternatives to soil fumigation due to health, regulatory, or technical constraints. This study evaluated anaerobic soil disinfestation (ASD), beneficial bacteria (Bacillus velezensis IALR619 and TerraGrow-a commercial product), and their combinations as integrated strategies to manage fruit rot, suppress weeds, and enhance fruit quality. A split-plot field trial was conducted over two growing seasons (2022/23-2023/24) at the Hampton Roads AREC in Virginia Beach, VA. ASD significantly reduced AFR, BFR, and overall fruit rot incidence compared to non-fumigated and Pic-Clor 60-fumigated controls. Post-plant inoculation with B. velezensis IALR619, TerraGrow, or TerraGrow + Oxidate 5.0 further decreased AFR incidence. ASD also reduced weed density and improved postharvest fruit firmness, total soluble solids, and juice pH. B. velezensis IALR619 inoculation enhanced fruit firmness compared to uninoculated controls. The beneficial microbes with ASD offer a promising alternative to synthetic fumigation, reducing fungicide usage by organic growers, small farms, and resource-limited growers, while also improving strawberry fruit quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».