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Enregistrement W2347709169

Effects of fermentation duration and precursors of oxalic acid on the virulence of herbicide of Sclerotinia minor

2005· article· en· W2347709169 sur OpenAlexaff
Xu XiuHong

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Protection · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxalic acidMyceliumFermentationVirulenceBiologySclerotiniaCitric acidFood scienceMicrobiologyBotanyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barley grits were used to produce herbicidal Sclerotinia minor Jagger by solid fermentation. Effects of fermentation duration and precursors of oxalic acid on viability,virulence and oxalic acid pro- duction of S.minor were measured to provide data for improving its herbicidal effect.S.minor had the highest viability of 65.0 mm when mycelium from liquid fermentation for 7 days was used and the highest virulence of 55.8 mm when mycelium from liquid fermentation for 6 days was used.Herbicide produced from 6 days solid fermentation had the highest viability,virulence and oxalic acid production,which were 64.3 mm,54.3 mm and 0.131 mg/g respectively.Precursors of oxahc acid had no significant influence on the viability of S.minor.Addition of 56 mmoL/L sodium succinate and citric acid raised the oxalic acid production in S.minor by 64.4% and 39.7% respectively and raised its virulence by 12.4% and 5.4% respectively.Positive correspondence was found between oxalic acid production and virulence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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