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Enregistrement W2106791564 · doi:10.1111/j.1439-0329.2004.00357.x

Practical methods for estimating the infection rate of <i>Quercus robur</i> acorn seedlots by <i>Ciboria batschiana</i>

2004· article· en· W2106791564 sur OpenAlexaff
Thomas Schröder, Rolf Kehr, Z. Procházková, J. R. Sutherland

Notice bibliographique

RevueForest Pathology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyceliumBiologyAcornSowingQuercus roburHorticultureIncubationFungusBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The pathogenic fungus, Ciboria batschiana infects acorns prior to fall collection and if they are not freed of the fungus by thermotherapy seedlots can suffer serious losses during subsequent storage. However, since thermotherapy is time‐consuming and expensive, and sometimes has undesirable side‐effects, its use is not justified without knowing if and how intensively a seedlot is infected. It is demonstrated here that typical lesions on the surface of the cotyledons are a reliable indicator of infection by C. batschiana and that a method based on mycelium development on incubated cotyledons allows C. batschiana infection levels to be determined within 1–2 weeks. There were no significant differences in estimated C. batschiana infection levels between the visual assessment of the lesions before the incubation and the visual assessment of outgrowing mycelium from these lesions after the incubation. Using one or both of the described methods a decision can be made on the necessity for thermotherapy of acorn seedlots, i.e. before nursery sowing or long‐term, cold storage. The test based on mycelium development on incubated cotyledons can also be used for quality control following thermotherapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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