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Enregistrement W2113809541 · doi:10.1146/annurev.phyto.39.1.103

B<scp>IOLOGICAL</scp> C<scp>ONTROL IN</scp> G<scp>REENHOUSE</scp> S<scp>YSTEMS</scp>

2001· review· en· W2113809541 sur OpenAlexaffabout
Timothy C. Paulitz, Richard R. Bélanger

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Phytopathology · 2001
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBotrytis cinereaBiologyPowdery mildewFungicideBiological pest controlTrichodermaFusariumSclerotiniaRhizoctoniaHorticulturePythiumAntibiosisBotanyAgronomyRhizoctonia solaniBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The controlled environment of greenhouses, the high value of the crops, and the limited number of registered fungicides offer a unique niche for the biological control of plant diseases. During the past ten years, over 80 biocontrol products have been marketed worldwide. A large percentage of these have been developed for greenhouse crops. Products to control soilborne pathogens such as Sclerotinia, Pythium, Rhizoctonia and Fusarium include Coniothyrium minitans, species of Gliocladium, Trichoderma, Streptomyces, and Bacillus, and nonpathogenic Fusarium. Products containing Trichoderma, Ampelomyces quisqualis, Bacillus, and Ulocladium are being developed to control the primary foliar diseases, Botrytis and powdery mildew. The development of Pseudomonas for the control of Pythium diseases in hydroponics and Pseudozyma flocculosa for the control of powdery mildew by two Canadian research programs is presented. In the future, biological control of diseases in greenhouses could predominate over chemical pesticides, in the same way that biological control of greenhouse insects predominates in the United Kingdom. The limitations in formulation, registration, and commercialization are discussed, along with suggested future research priorities.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,093

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations572
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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