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Enregistrement W2106510734 · doi:10.1093/jee/97.6.2079

Rapid Method to Screen Resistance of Potato Plants Against Myzus persicae (Homoptera: Aphididae) in the Laboratory

2004· article· en· W2106510734 sur OpenAlexaff
Vincent Le Roux, Julien Saguez, Charles Vincent, Philippe Giordanengo

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Entomology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyzus persicaeHomopteraBiologyAphididaeHorticultureSolanum tuberosumBotanyAphidPEST analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the objective to develop a potato, Solanum tuberosum L., resistance program against aphids, we propose a rapid screening method with Myzus persicae (Sulzer) in the laboratory. We aimed to optimize the duration of the whole procedure and to decrease the frequency of measurements. In a first experiment, intrinsic rate of natural increase (r(m)) values were compared between adult aphids reared throughout their entire life and adults reared only during a period equivalent to their prereproductive period. No significant differences were observed. In a second experiment, four groups of aphids were distinguished according to the sampling frequency, i.e., those whose biological parameters were evaluated every single, second, third, and fourth day. Except for the fourth-day experiment, the r(m) values estimated on aphids reared on the three potato lines were not significantly different whatever sampling frequency of single, second, or third day used to check aphids. Thus, screening efforts in laboratory can be largely optimized by evaluating adult aphids only during a period equivalent to their prereproductive period and assessing M. persicae populations every third day. Our method is reliable and adapted to screen a large number of potato plants against M. persicae because it allows an average 70% reduction in the time required for the whole experimental process.

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)0,001
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 enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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