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Enregistrement W2025137373 · doi:10.5539/jas.v6n2p160

Screening Maize (Zea mays) Genotypes for Tolerance to Witchweed (Striga asiatica L. Kuntze) Infection

2014· article· en· W2025137373 sur OpenAlexvenueno aff
Moreblessing Chitagu, Joyful Tatenda Rugare, Stanford Mabasa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrigaBiologyCultivarAgronomyWeedZea maysShootBiomass (ecology)PoaceaeHorticultureGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Striga asiatica (witchweed) is a parasitic weed that is a serious threat to maize (Zea mays L.) production in semi-arid environments in Africa. A pot experiment was conducted under glasshouse conditions to screen nine maize cultivars for their tolerance / tolerance to Striga infection at the University of Zimbabwe in the 2012 / 2013 rainfall season. Striga did not significantly (P > 0.05) reduce the final maize height of the maize cultivars, with the exception of three maize cultivars, namely, PHB3253, PHB30G19 and PHB30B50. Furthermore Striga did not significantly (P > 0.05) reduce the stem biomass, leaf biomass and cob biomass of all the maize cultivars evaluated. Generally the maize cultivars had significantly (P < 0.05) higher root / shoot ratios in the Striga infected plants compared to the uninfected plants. It was concluded that all the maize genotypes used in this study could possibly be tolerant to S. asiatica.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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