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Enregistrement W1494227505 · doi:10.1007/978-1-61779-501-5

Plant Fungal Pathogens

2011· book· en· W1494227505 sur OpenAlexfundno aff
Melvin D. Bolton, Bart P. H. J. Thomma

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2011
Typebook
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de MontpellierAgricultural Research ServiceMax-Planck-Institut für Terrestrische MikrobiologieDanmarks Tekniske UniversitetChinese Academy of SciencesUniversiteit van AmsterdamMurdoch UniversityDirectorate for Biological SciencesRijksuniversiteit GroningenAalborg UniversitetCurtin University of TechnologyBroad InstitutePennsylvania State UniversityWest Chester UniversityAustralian National UniversityNorth Dakota State UniversityUniversiteit LeidenU.S. Department of AgricultureMassachusetts Institute of TechnologyHelsingin YliopistoNational Key Laboratory of Plant Molecular GeneticsUrmia UniversityVirginia Polytechnic Institute and State UniversityIowa State University
Mots-clésFlora (microbiology)BiologyEcological nicheLitterMicrobiologyNicheBotanyEcologyBacteriaGeneticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Members of the Fungal kingdom are ubiquitous in nature. Over the course of evolution, fungi have adapted to occupy specifi c niches, from symbiotically inhabiting the fl ora of the intestinal tract of mammals to saprophytic growth on leaf litter resting on the forest fl oor. Modern agricultural cropping systems have offered fungal plant pathogens vast amounts of substrate for colonization, resulting in disease development. Although the long-term goal for plant pathologists and geneticists is to breed for genetic resistance to combat fungal pathogens, a glimpse at the history of plant breeding has shown that breeders play an ongoing chess game against plant pathogens without a clear winner so far.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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