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Enregistrement W2912706388 · doi:10.7202/1055353ar

Évaluation de maladies racinaires du soya dans des champs de la Montérégie en 2014 et 2015

2018· article· fr· W2912706388 sur OpenAlexaffvenueabout
Yvan Faucher, S. Rioux, Nicole Bourget, Sylvie Thibaudeau, Brigitte Duval, Stéphanie Mathieu, Ann-Marie Breton, Louise S. O’Donoughue

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensGrain Research CentreMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPythiumForestryHorticultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un inventaire des maladies racinaires du soya causées par des champignons et des oomycètes a été réalisé en 2014 et 2015 dans 80 champs situés en Montérégie et 4 au Centre-du-Québec. Douze plantules au stade de deux feuilles trifoliées ont été prélevées par champ pour évaluer l’état sanitaire de leurs racines (indice racinaire) selon une échelle de 1 à 5 (1 = belles racines abondantes ; 5 = nécroses et peu de racines), et pour révéler dans ces racines, à l’aide de techniques de mise en culture, la présence de champignons et d’oomycètes pathogènes. L’indice racinaire moyen pour l’ensemble des champs était de 2,6 en 2014 et 3,2 en 2015. Des espèces de Pythium et de Fusarium étaient présentes dans presque 100 % des champs chaque année, alors que Rhizoctonia solani et Thielaviopsis basicola ont été plus abondants en 2015 (88 % des champs) qu’en 2014 (52 %). Phytophthora sojae n’a été isolé d’aucune racine, mais l’a été à partir des sols de 37 % des champs. Les espèces de Fusarium les plus fréquentes étaient F. solani, F. oxysporum et F. equiseti , présentes dans au moins 60 % des champs. La méthode d’analyse « stepwise » a sélectionné trois facteurs pour expliquer la variation de l’indice racinaire, dont deux ont montré des différences significatives entre leurs niveaux, soit le type de semence (indice plus élevé pour non-OGM que pour OGM) et le nombre d’années en culture de soya au cours des quatre dernières années (indice augmentant avec le nombre d’années). Le travail du sol a été le seul facteur sélectionné pour expliquer la variation des Fusarium totaux (somme diminuant avec l’intensité du travail de sol).

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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