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Enregistrement W2099278322 · doi:10.5539/sar.v1n2p235

A Review of Indicators of Healthy Agricultural Soils with Pea Footrot Disease Suppression Potentials

2012· review· en· W2099278322 sur OpenAlexvenueno aff
Ebimieowei Etebu, A. Mark Osborn

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2012
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic componentFusarium solaniDiseaseRhizoctonia solaniBiologySoil waterAgronomyBiotechnologyHorticultureMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of a soil is often viewed in relation to its ability to suppress plant disease and enhance agricultural productivity. A soil is considered suppressive when, in spite of favourable conditions for disease incidence and development, a pathogen cannot become established, or establishes but produces no disease, or establishes and produces disease for a short time and then declines. The interplay of biotic and abiotic factors has long been known to assert disease suppressive capabilities or otherwise. However, the multi-functionality of soil makes the identification of a single property as a general indicator of soil health an uphill task. In this paper, therefore, some indicators of soil health important to agriculture are reviewed with emphasis on pea footrot disease suppression potentials. Findings show that footrot disease due to Nectria haematococca (anamorph Fusarium solani f.sp pisi) is a globally, economically important disease of peas, and an initial inoculum density of ? 100 pathogenic forms of N. haematococca cells would produce an appreciable level of pea footrot disease depending on the relative amount of phosphorus, carbon and nitrogen present in soil. It would be desirable to confirm pea footrot disease models obtained from pot experiments with results from field experiments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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