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Enregistrement W1981431489 · doi:10.5539/jas.v2n1p180

Influence of Seedling Age at Inoculation and Cultivar on the Pathogenicity of a Virus Causing Yellow Mosaic Disease of Commelina Benghalensis L. on Cowpea

2010· article· en· W1981431489 sur OpenAlexvenueno aff
Taiye Hussein Aliyu, O. S. Balogun, Olawale Arogundade

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingInoculationBiologyCultivarGerminationHorticultureMosaic virusAgronomyYield (engineering)VirusPlant virusVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A screenhouse experiment was conducted to evaluate the influence of seedling age at inoculation and cultivar onpathogenicity of the virus causing yellow mosaic disease of Commelina benghalensis L, a broad leaf weed, on cowpea.Three cowpea varieties namely Vita 5, IT84S2246D and Ife Brown were grown in pots and inoculated with sapextracted from leaves of C. benghalensis infected with yellow mosaic disease at 7, 14, and 21 days after germination(DAG). It was found that inoculation of cowpea seedlings at 7 DAG subsequently led to the most severe symptoms,which were manifested by mosaic and yellowing of leaves and eventual poor growth and yield attributes. On the otherhand, plant growth and yield attributes that were comparable to those of the healthy control plants were recorded forplants inoculated at 21 DAG. Specifically, in regards to the interaction effects, cv. Vita 5 that were sap-inoculated at 7DAG had the lowest yield attributes, while cv. IT84S2246D inoculated at 21 DAG had the highest yield attributes. Theresults put together showed that although the yellow mosaic virus of C. benghalensis was sap-transmissible andpathogenic to cowpea causing characteristic yellow mosaic disease symptoms and reduction in yield attributes, severityof the disease is less if infection occurs at older stage of cowpea growth.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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