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Enregistrement W1968578722 · doi:10.1139/w04-104

Isolation of wood-inhabiting fungi from Canadian hardwood logs

2005· article· en· W1968578722 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dian-Qing Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesFPInnovations
Mots-clésBiologyBotanyHyphomycetesHardwoodBark (sound)Alternaria alternataMucorOphiostomaRhizopusTrichodermaPenicilliumHorticultureFungusEcologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood-inhabiting fungi include many molds, wood-staining fungi, and decay fungi. Most of these fungal species can result in economic losses to wood users. Studies on molds, staining fungi, and decay fungi are necessary to be able to control their growth on wood and wood products. In this study, wood-inhabiting fungi were isolated from logs of 3 major Canadian hardwood species: sugar maple, white birch, and yellow birch. Two media were used for isolation. From these 3 wood species, a total of 1198 fungal cultures were obtained from summer- and winter-harvested logs in dry storage and under water sprinkling. The results showed that most fungal species were not host specific and affected all of the wood species tested. Frequently isolated molds were Alternaria alternata, Trichoderma species, and Mucor/Rhizopus (Zygomycota) species, frequently isolated staining fungi were Ophiostoma piceae and Ophiostoma piliferum, a frequently isolated bark saprophyte was Nectria cinnabarina, and frequently isolated decay fungi were taxa of the phylum Basidiomycota. More fungal species were isolated from summer-harvested logs than from winter-harvested logs. Fewer fungal cultures, especially decay fungi, were isolated from logs in early storage than from logs in late storage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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