Antifungal activity of some common weed extracts against phytopathogenic fungi Alternaria spp.
Notice bibliographique
Résumé
Herbal fungicides are mostly using to control plant disease of fungi because of their ecofriendly nature and their cost effectiveness. The present investigation focuses on the antifungal activity of solvent based extracts extracted from some common weeds Achyranthes aspera, Parthenium hysterophorus, Cannabis sativa, Calotropis gigantean, Chenopodium album, Canada thistle, Phalaris minor, Cynoden dactylon, Argemone maxicana, Ageratum conyzoides, and Lantana camera were screened against seed-borne phytopathogenic fungus Alternaria SPP. by modified food poison method. The acetone, methanol, benzene, ethyl acetate and chloroform extracts of different parts of plants were evaluated for this study; the antifungal activity was more effect in extracts of \nAgeratum conyzoides and Parthenium hysterophorus, against phytopathogenic fungus Alternaria SPP. The present study \nsuggests that chloroform and methnol extracts of Ageratum \nconyzoides and methanol extract of Parthenium hysterophorus, can form the basis for the development of novel broad spectrum herbal fungicidal formulations. We conclude from this that these extracts exhibit amazing fungicidal properties that support the notion that plant extracts may be used as herbal fungicides.
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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) | 0,002 | 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 ».