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Enregistrement W2884522139 · doi:10.1016/j.eng.2018.07.006

Aphanomyces euteiches: A Threat to Canadian Field Pea Production

2018· article· en· W2884522139 sur OpenAlexafffundabout
Longfei Wu, K. F. Chang, R. L. Conner, Stephen E. Strelkov, Rudolph Fredua‐Agyeman, Sheau‐Fang Hwang, David Feindel

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSAgriculture and Agri-Food CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésField peaBiologySativumRoot rotAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field pea ( Pisum sativum var. arvense L.) is an important legume crop around the world. It produces grains with high protein content and can improve the amount of available nitrogen in the soil. Aphanomyces root rot (ARR), caused by the soil-borne oomycete Aphanomyces euteiches Drechs. ( A. euteiches ), is a major threat to pea production in many pea-growing regions including Canada; it can cause severe root damage, wilting, and considerable yield losses under wet soil conditions. Traditional disease management strategies, such as crop rotations and seed treatments, cannot fully prevent ARR under conditions conducive for the disease, due to the longevity of the pathogen oospores, which can infect field pea plants at any growth stage. The development of pea cultivars with partial resistance or tolerance to ARR may be a promising approach to analyze the variability and physiologic specialization of A. euteiches in field pea and to improve the management of this disease. As such, the detection of quantitative trait loci (QTL) for resistance is essential to field pea-breeding programs. In this paper, the pathogenic characteristics of A. euteiches are reviewed along with various ARR management strategies and the QTL associated with partial resistance to ARR.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,311

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations60
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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