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Enregistrement W1970043760 · doi:10.1094/pdis.2004.88.6.605

Effect of Moisture and Temperature on Disease of Green Foxtail Caused by <i>Drechslera gigantea</i> and <i>Pyricularia setariae</i>

2004· article· en· W1970043760 sur OpenAlexaffabout
S. Green, Gary Peng, T. Connolly, Susan M. Boyetchko

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLeaf wetnessAppressoriumGiganteaGerminationConidiumBotanyHorticultureDrechsleraFoxtailAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaf wetness duration, temperature, intermittent leaf wetness, and delayed leaf wetness were investigated for their influence on disease of green foxtail caused by Drechslera gigantea and Pyricularia setariae to determine the potential of these two fungi as bioherbicide agents in the Canadian prairies. For both fungi, disease severity increased with increasing leaf wetness duration at 15, 20, 25, 30, and 32°C. At 10°C, conidia of both fungi showed minimal germination, regardless of leaf wetness duration; however, an increase in conidial germination, appressoria formation, and disease occurred at 15°C. Conidia of both species showed 80% or greater germination at all temperatures above 15°C, whereas the optimum temperatures for appressoria formation by D. gigantea and P. setariae were 23 and 25°C, respectively. Maximum disease occurred after 48 h of leaf wetness at 32°C for D. gigantea and at 25°C for P. setariae. Disease caused by both fungi decreased when 4 h of continuous leaf wetness was followed by a 20-h dry period, and after an 8-h delay in leaf wetness following inoculation. Both fungi required immediate and prolonged periods of leaf wetness at temperatures of 15°C and above to cause severe disease on green foxtail. The moisture requirements of these fungi may limit their effectiveness as bioherbicide agents in the semi-arid Canadian prairies.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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