<i>Fragaria virginiana</i> resists tarnished plant bug
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An experiment that involved 79 named cultivars and advanced selections of Fragaria × ananassa L., 46 Fragaria virginiana Duch. clones, and 12 F. virginiana backcross selections, and eight Fragaria virginiana × Fragaria chiloensis (L.) Duch. (all Rosaceae) selections, was conducted to detect variation in strawberry genotypes for resistance to tarnished plant bug, Lygus lineolaris (Palisot de Beauvois) (Heteroptera: Miridae). The F. virginiana genotypes were shown to be more resistant than the cultivars and advanced selections in both 2001 and 2002. Within the group of cultivars and advanced selections, several June‐bearing and dayneutral genotypes were more resistant than others. There were fewer plant bugs on F. virginiana than on the cultivars and hybrids. Insect numbers were consistently correlated with percentage of damaged fruits and damage severity, but total numbers of flowers and fruits were only correlated with insect numbers, percentage fruit damage, and damage severity in 1 of the 2 years. Our results suggest that strawberry cultivars, highly resistant to tarnished plant bug, can be bred, if the trait is introgressed from F. virginiana selections.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».