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Enregistrement W193785960 · doi:10.7202/706136ar

Anomalies de croissance et dépérissement du tilleul au Québec : à prévenir dès la production des plants en pépinière

2005· article· fr· W193785960 sur OpenAlexvenueaboutno aff
G. B. Ouellette, R. Pronovost

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente des résultats d'analyse d'échantillons de quelque 30 disques de tilleuls (principalement de lignées ou cultivars issus du Tilia cordata Mill. ) atteints de dépérissement prononcé, dans la ville de Québec (Québec) Canada, et ayant dû être coupés récemment. Depuis 1993, près de 5 % de la population de tilleuls situés dans cette ville ont été abattus pour la même raison. Parmi les anomalies observées sur ces arbres, la formation de nombreuses excroissances tumescentes sur le tronc et la présence de gros renflements à leur base dans certains cas ont paru prépondérantes vis-à-vis l'apparition de ce mal. Ces anomalies semblent avoir conduit à la venue de plusieurs autres agents, supposément secondaires, soit des insectes et des micro-organismes, et à d'autres conditions dommageables, telles la formation de crevasses et anfractuosités prononcées de l'écorce, le décollement en plaques de celle-ci, etc. Les dissections ont montré que l'origine de ces anomalies pouvait remonter au tout jeune âge de l'arbre; celles-ci s'étaient graduellement amplifiées, devenant ouvertement nuisibles il y a plusieurs années. Les résultats d'inventaires conduits à Québec et ailleurs, comprenant plus de 900 jeunes arbres plantés ces dernières années, ont montré que de telles anomalies commençaient à se développer sur un très grand nombre de ceux-ci, mais avec des différences notables selon les variétés. Ces données montrent l'importance de développer et d'appliquer des méthodes de prévention susceptibles de contrer l'emballement de ces anomalies de croissance dès les stades de production et de plantation de l'arbre.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2005
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