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Enregistrement W2582745724 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.01

Effect of Okra Yellow Vein Mosaic Virus (OYVMV) on Plant Growth and Yield

2017· article· en· W2582745724 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Ibrahim Khaskheli, M. M. Jiskani, Suresh Puri Goswami, Gul Bahar Poussio, M. Azeem Khaskheli

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCropBiologyYield (engineering)Mosaic virusHorticultureVirusSignificant differenceVirus diseasesPlant growthCrop yieldPlant virusVeterinary medicineAgronomyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Okra yellow vein mosaic virus (OYVMV) is one of the most destructive diseases of okra plant. In the current study, effect of okra yellow vein mosaic virus (OYVMV) was assessed on plant growth and yield in naturally infected crop under agro-ecological conditions of Hyderabad district. The virus showed the significant reduction in plant height, number of leaves, flowers, fruits, and over all pickings and yield of all the locations wherever the crop was examined in the district. The significant reduction in plant height (48.67 cm) in infected plants as compared to healthy plants (62.96 cm) was recorded. Similarly, significant difference in the flowers formation per plant at all four locations was recorded in diseased (0.912) and healthy (2.165) plants. Fruit weight was also significantly reducing due to the disease prevalence at all four locations (73.25 g) as compared to healthy observed fruits (91.50 g). Interestingly, on overall basis there were more numbers of leaves (20.66) in infected plants as compared to healthy one (16.33). It is obvious from the results that virus (OYVMV) showed significant increase in number of leaves but reduced plant height, flowers, fruits and yield at all four observed locations, thus, pathologists and breeders are advised to work more on evaluation of resistant varieties using advanced molecular tools. The growers are also advised to adopt preventive as well as curative control measures so that the yield losses may be decreased.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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