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Enregistrement W2080562423 · doi:10.1094/pdis-03-14-0233-re

An Improved Leaf Disc Bioassay for Detecting <i>Calonectria pseudonaviculata</i> in Soil and Potting Media

2014· article· en· W2080562423 sur OpenAlexaboutno aff
Norm Dart, Chuanxue Hong, William Tyler Bradley

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBioassayBiologyPotting soilLoamAgronomyBotanyHorticultureBlightSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boxwood blight caused by Calonectria pseudonaviculata results in severe defoliation and dieback to boxwood (Buxus spp.). The pathogen was first described in the United Kingdom and New Zealand in the mid to late 1990s and has since spread throughout Europe and most recently to the United States and Canada. While many Calonectria spp. have an epidemiologically significant soil phase, little is known of the role of the soil phase of C. pseudonaviculata in the epidemiology of boxwood blight. We optimized a leaf disc bioassay for detecting and quantifying this pathogen in soil and compared this bioassay with a standard soil plating assay originally developed for quantifying Calonectria using a Suffolk sandy-loam soil. Additionally, the sensitivity of both assays was compared among three distinct soil types (sand-loam, silt-loam, and sand-peat potting media). The optimal incubation time for baiting C. pseudonaviculata from soil using the leaf disc bioassay was 96 h. The optimal soil moisture for the bioassay was 1,000% of field capacity (flooded with 3 to 5 mm water). The leaf disc bioassay was able to detect C. pseudonaviculata at levels as low as 1 microsclerotium/ g soil while the soil plating bioassay was unable to detect the pathogen below inoculum levels of 10 microsclerotia/g soil in the Suffolk sandy-loam soil. Soil type had a significant impact on the sensitivity of both assays.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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