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Enregistrement W2746398143 · doi:10.1071/cp16401

Insights into fighting against blackleg disease of Brassica napus in Canada

2017· article· en· W2746398143 sur OpenAlexafffundabout
Xuehua Zhang, W. G. Dilantha Fernando

Notice bibliographique

RevueCrop and Pasture Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanola Council of CanadaSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésLeptosphaeria maculansBlacklegCanolaBiologyBrassicaAgronomyBiotechnologyOutbreakDisease managementPlant disease resistanceResistance (ecology)GeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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