Insights into fighting against blackleg disease of Brassica napus in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Blackleg disease, caused by the ascomycete fungal pathogen Leptosphaeria maculans, is a devastating disease of canola (Brassica napus) in Australia, Canada and Europe. Although cultural strategies such as crop rotation, fungicide application, and tillage are adopted to control the disease, the most promising disease control strategy is the utilisation of resistant canola varieties. However, field populations of L. maculans display a high evolutionary potential and are able to overcome major resistance genes within a few years, making disease control relying on resistant varieties challenging. In the early 1990s, blackleg resistance gene Rlm3 was introduced into Canadian canola varieties and provided good resistance against the fungal populations until the early 2000s, when moderate to severe blackleg outbreaks were observed in some areas across western Canada. However, the breakdown of Rlm3 resistance was not reported until recently, based on studies on R genes present in Canadian canola varieties and the avirulence allele frequency in L. maculans populations in western Canada. The fact that Rlm3 was overcome by the evolution of fungal populations demands canola breeding programs in Canada to be prepared to develop canola varieties with diversified and efficient R genes. In addition, frequent monitoring of fungal populations can provide up-to-date guidance for proper resistance genes deployment. This literature review provides insights into the outbreaks and management of blackleg disease in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».