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Enregistrement W2922324828 · doi:10.1111/ppa.13013

Clubroot disease in Latin America: distribution and management strategies

2019· article· en· W2922324828 sur OpenAlexaff
Andrea Botero, Celsa García, B. D. Gossen, Stephen E. Strelkov, Christopher D. Todd, Peta C. Bonham‐Smith, Edel Pérez‐López

Notice bibliographique

RevuePlant Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubrootBiologyTemperate climateLatin AmericansAgronomyBrassicaCruciferous vegetablesHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clubroot caused by Plasmodiophora brassicae is an important disease of cruciferous crops worldwide. In Latin America (from Mexico to Chile, including the Caribbean), most of the area in cruciferous crops is devoted to oilseed rape ( Brassica napus ; c . 230 600 ha) in Brazil, Chile, Paraguay, Uruguay and Argentina, while cruciferous vegetables such as cabbage, cauliflower, broccoli and Brussels sprouts (40 900 ha) are cropped intensively on small acreages across the region. Although clubroot is present in most Latin American countries, there have been very few studies of P. brassicae . Clubroot research in Latin America has focused mainly on adapting disease management strategies developed in temperate climates to tropical climates, including liming, biological control and genetic resistance. This review summarizes the management strategies used in Latin America to reduce the impact of clubroot, including novel strategies when compared with temperate regions, such as a crop rotation with aromatic plant species and the use of biological control with Trichoderma spp. Latin America has unique characteristics relative to temperate countries such as high humidity, warm temperatures and acidic soil that impact the interaction between P. brassicae and its plant hosts, so more research is required.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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