Assessment of antifungal activity of phytoextracts on Fusarium wilt of lentil
Notice bibliographique
Résumé
The cultivation of pulses has been practiced from thousands of years. Ancient civilizations in Mesopotamia grew peas, beans and lentils as far back as 8 000 BC. India is one of the second largest lentil producers in the world after Canada. In South Asian cuisine, split lentils are known as Dal,the lentil is a dietary staple throughout regions of India and other developing countries in Asia. Majority of the production of lentil comes from Canada, India and Australia from total world production. These staple crops have been an integral part of human diets for millennia and today are an important crop not only for food security, but also for combating malnutrition, improving human health, alleviating poverty and enhancing agricultural sustainability. However, yield of lentil remains low due to biotic and abiotic stresses. One of the major biotic stress comes from Fusarium wilt (Fusarium oxysporum f.sp. lentis) affect lentil and cause severe yield loss. In order to overcome biotic stress caused by Fusarium species eco-friendly biological methods has to be discovered in order to avoid the huge loss due to such biotic stress. This study mainly focused on the development of biological methods to combat against these biotic stresses in environmental friendly manner.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».