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Enregistrement W2123865239 · doi:10.1080/07060660409507166

Epidemiology and biological control of<i>Gibberella zeae</i>/<i>Fusarium graminearum</i>

2004· article· en· W2123865239 sur OpenAlexaffvenue
J. Gilbert, W. G. Dilantha Fernando

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGibberella zeaeGibberellaBiologyFusariumBiological dispersalBiological pest controlSporeAmbrosia artemisiifoliaBlightAgronomyBotanyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decade of losses and damage due to fusarium head blight in cereals in North America and other parts of the world has resulted in great efforts to understand the factors that cause and intensify the disease. This review considers our current understanding of the importance of the contribution of cultural practices to the increase or decrease of inoculum levels, spore dispersal, and biological control of spore production and fusarium head blight. Perithecia of Gibberella zeae develop on aboveground residues, and on maize and wheat kernels rather than maize stems and wheat spikes, at temperatures of 15 and 25 °C, but not below 15 °C or above 30 °C. Ascospores are released during the evening, in response to rising relative humidity, and there is evidence for both local and long-distance dispersal. The effect of rotation and tillage system on the development of inoculum and FHB requires further research, but several studies indicate that weather may be the principal factor in development of the disease. Several fungal and bacterial species have been reported to inhibit hyphal and perithecial formation of G. zeae. These are discussed with an appraisal of the conditions and requirements to produce an effective biological control of G. zeae.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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