Control, by<i>Brassica</i>seed pomace combined with<i>Pseudomonas boreopolis</i>, of damping-off of watermelon caused by<i>Pythium</i>sp.
Notice bibliographique
Résumé
A total of 57 isolates of fungi, bacteria, and actinomycetes were screened for their ability to degrade the glucosinolate sinigrin. Pseudomonas boreopolis was the most effective among 26 isolates having the capacity to degrade sinigrin. Treatment with ground Brassica seed pomace and Pseudomonas boreopolis resulted in the release of volatile compounds. Gas-chromatography analyses allowed to identify allyl isothiocyanate and 3-butenyl isothiocyanate as the major volatile compounds released from enzymatic hydrolysis of glucosinolates by Pseudomonas boreopolis. These compounds had strong fungicidal activity against Rhizoctonia solani AG-4, Sclerotium rolfsii, Sclerotinia sclerotiorum, Pythium aphanidermatum, and Phytophthora capsici as revealed by reduced mycelial growth. They were also responsible for reducing the survival of zoospores and oospores of P. aphanidermatum. A large-scale greenhouse trial showed that amendment of growth media (Bas Van Buuren medium No. 4, 7mL; soil, 3 g) with 1% (mass fraction) of the ground Brassica seed pomace and Pseudomonas boreopolis (1 × 108 to 1.8 × 108 cfu/mL) was effective in controlling damping-off of watermelon caused by Pythium sp., resulting in increased production of healthy, marketable seedlings.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».