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Enregistrement W2608161400 · doi:10.1590/0100-29452017411

GRAPEVINE VIRUS DISEASES:ECONOMIC IMPACT AND CURRENT ADVANCES IN VIRAL PROSPECTION AND MANAGEMENT

2017· article· en· W2608161400 sur OpenAlexaff
Marcos Fernando Basso, T. V. M. Fajardo, Pasquale Saldarelli

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Fruticultura · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyVirus diseasesCropPerennial plantVirusAgronomyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Grapevine (Vitis spp.) is a major vegetative propagated fruit crop with high socioeconomic importance worldwide. It is susceptible to several graft-transmitted agents that cause several diseases and substantial crop losses, reducing fruit quality and plant vigor, and shorten the longevity of vines. The vegetative propagation and frequent exchanges of propagative material among countries contribute to spread these pathogens, favoring the emergence of complex diseases. Its perennial life cycle further accelerates the mixing and introduction of several viral agents into a single plant. Currently, approximately 65 viruses belonging to different families have been reported infecting grapevines, but not all cause economically relevant diseases. The grapevine leafroll, rugose wood complex, leaf degeneration and fleck diseases are the four main disorders having worldwide economic importance. In addition, new viral species and strains have been identified and associated with economically important constraints to grape production. In Brazilian vineyards, eighteen viruses, three viroids and two virus-like diseases had already their occurrence reported and were molecularly characterized. Here, we review the current knowledge of these viruses, report advances in their diagnosis and prospection of new species, and give indications about the management of the associated grapevine diseases.

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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,521

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 savante0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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