Notice bibliographique
Résumé
Abstract A survey of fig viruses was conducted from 2010 to 2012 on individual fig trees from outdoor gardens showing different symptoms associated with fig mosaic disease. A total of 30 fig leaf samples were collected from eight different provinces of mainland Spain and tested by reverse transcription polymerase chain reaction (RT‐PCR) to assess the presence of fig mosaic virus (FMV), fig leaf mottle‐associated virus 1 (FLMaV‐1), fig leaf mottle‐associated virus 2 (FLMaV‐2), fig mild mottle‐associated virus (FMMaV), fig latent virus 1 (FLV‐1) and Fig fleck‐associated virus (FFkaV). The 96.7% (29 samples of 30) of the analysed samples were infected with FMV, 16.7% (5 of 30) with FLMaV‐1 and 26.7% (8 of 30) with FMMaV, whereas all samples were negative for FLMaV‐2, FLV‐1 and FFkaV. Mixed infection was observed in 13 samples. Sequencing analyses results showed that FMV, FMMaV and FLMaV‐1 Spanish isolates shared 89–93% nt identity with other Mediterranean isolates of the same viruses. Phylogenetic analyses of the amplified RdRp fragment from the FMV grouped the Spanish isolates into a subgroup together with Japanese, Canadian and some Serbian and Turkish isolates. To our knowledge, this is the first report of FMV, FMMaV and FLMaV‐1 occurring in mainland Spain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».