Assessment of Fungal Pathogens Affecting the Weed Conyza bonariensis in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
In the last years Conyza bonariensis has become an important weed and control is difficult with the use of current technology in Argentinean pampas region. The increasing prevalence of herbicide-resistant weed species, public concern related to pesticide use and the introduction of government policies for pesticide reduction, is driving the search for alternative methods to chemical control. The aims of the present study were to detect fungal diseases associated with C. bonariensis, to identify fungal isolates from the symptomatic leaves and to confirm through Koch’s postulates the isolates pathogenicity. Mycological analysis of symptomatic leaves showed the presence of twelve genera of filamentous fungi. Among 116 isolates, Colletotrichum spp. was the most prevalent genus followed by Nigrospora spp. and Septoria spp. In the pathogenicity assays, 22 out of 116 isolates were able to comply with the Koch’s postulates. The pathogenic isolates were included into three genera Alternaria spp., Colletotrichum spp. and Septoria spp. This study provides the first report that demonstrates pathogenicity of fungal isolates on C. bonariensis in Argentina and represents the first step in a future biocontrol program.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».