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Enregistrement W2170995340 · doi:10.1139/w06-050

Relationship between soil densities of<i>Aspergillus</i>species and colonization of wounded peanut seeds

2006· article· en· W2170995340 sur OpenAlexvenueno aff
Bruce W. Horn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonizationPropaguleBiologyAspergillusAspergillus parasiticusGerminationAflatoxinSoil waterInoculationBotanyAspergillus flavusHorticultureEcologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil is a reservoir for Aspergillus flavus and A. parasiticus, fungi that commonly colonize peanut seeds and produce carcinogenic aflatoxins. Densities of these fungi in soil vary greatly among fields and may influence the severity of peanut infection. This study examined the relationship between soil density of Aspergillus species and the incidence of peanut seed colonization under laboratory conditions. Viable peanut seeds were wounded and inoculated with 20 soils differing in composition and density of Aspergillus species and were then incubated for 14 days at 37 degrees C (seed water activity = 0.92). The effect of soil density of individual section Flavi species (A. flavus strains L and S, A. parasiticus, A. caelatus, and A. tamarii), section Nigri, and A. terreus on the incidence of seed colonization was best expressed as a function of exponential rise to maximum. Exponential curves often rose to maximum percentages of seed colonization by section Flavi species that were well below 100% despite high species densities in some soils. Competition primarily among section Flavi species may explain the reduced incidences of seed colonization. An average of two or fewer propagules of each Aspergillus species in the soil at the wound site was required for colonization of 20% of peanut seeds. Other fungal species were capable of invading peanut seeds only when soil densities of sections Flavi and Nigri species were low.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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