Controlling weeds with fungi, bacteria and viruses: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Weeds are a nuisance in a variety of land uses. The increasing prevalence of both herbicide resistant weeds and bans on cosmetic pesticide use has created a strong impetus to develop novel strategies for controlling weeds. The application of bacteria, fungi and viruses to achieving this goal has received increasingly great attention over the last three decades. Proposed benefits to this strategy include reduced environmental impact, increased target specificity, reduced development costs compared to conventional herbicides and the identification of novel herbicidal mechanisms. This review focuses on examples from North America. Among fungi, the prominent genera to receive attention as bioherbicide candidates include Colletotrichum, Phoma, and Sclerotinia. Among bacteria, Xanthomonas and Pseudomonas share this distinction. The available reports on the application of viruses to controlling weeds are also reviewed. Focus is given to the phytotoxic mechanisms associated with bioherbicide candidates. Achieving consistent suppression of weeds in field conditions is a common challenge to this control strategy, as the efficacy of a bioherbicide candidate is generally more sensitive to environmental variation than a conventional herbicide. Common themes and lessons emerging from the available literature in regard to this challenge are presented. Additionally, future directions for this crop protection strategy are suggested.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle