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Enregistrement W2528251675 · doi:10.1094/pdis-04-16-0492-re

Temporal Dynamics of <i>Botrytis cinerea</i> and <i>Sclerotinia sclerotiorum</i> in Seed Alfalfa Fields of Southern Alberta, Canada

2016· article· en· W2528251675 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan D. Reich, Syama Chatterton, Dan Johnson

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésSclerotinia sclerotiorumBiologyBotrytis cinereaSporeConidiumHorticultureBlightGrowing seasonBotrytisBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blossom blight of seed alfalfa (Medicago sativa L.), caused by the fungal pathogens Botrytis cinerea and Sclerotinia sclerotiorum, is a potentially devastating disease on the Canadian Prairies in moist growing seasons. Monitoring the airborne spore concentrations of these pathogens could facilitate disease forecasting in the region. Nineteen seed alfalfa fields in southern Alberta, Canada were assessed throughout the growing seasons of 2014 and 2015. Trace levels of blossom blight symptoms were found in both years; however, plated floret and pod samples indicated that, overall, B. cinerea increased over the growing season whereas S. sclerotiorum decreased. In both seasons, Burkard 7-day volumetric spore samplers collected daily aerosol samples, and weather stations recorded environmental variables in three fields. Conidia and ascospores collected were quantified each day with a real-time polymerase chain reaction assay. Spore quantification indicated that both B. cinerea and S. sclerotiorum numbers remained low in July and increased in August. Both species had multiple days with high spore discharge, with seasonal maxima of 21,137 conidia and 2,265 ascospores. Exploratory model development indicated that spore discharge of both fungi is associated with environmental stressors such as large changes in relative humidity or high temperatures on preceding days.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,148 · 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'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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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