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Enregistrement W2938088643 · doi:10.1080/07060661.2019.1605540

Variable interactions between non-cereal grasses and <i>Fusarium graminearum</i>

2019· article· en· W2938088643 sur OpenAlexvenueno aff
Michael R. Fulcher, J.P. S. Garcia, Kellie Damann, Gary C. Bergstrom

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyFusariumHost (biology)PathogenSeedlingSporePoaceaeAgronomyPastureForageCropBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to causing disease in wheat and other grain crops, Fusarium graminearum is associated with a wide range of forage, weedy and non-cultivated gramineous species.. The nature of these associations is often unclear, and interactions between F. graminearum and these hosts are not well characterized, despite their prevalence in and around cereal fields. We observed differences in the host suitability (competency) of spring wheat and six common grasses during three stages of the pathogen life cycle. Pathogen survival in artificially infested stem tissue was comparable between grasses and wheat over two years with the exception of one host. Sexual and asexual spore production on host stems under laboratory conditions varied significantly but exceeded 1 × 105 spores per dry gram of tissue for all grass species. A seedling root infection assay revealed the apparent resistance of two grasses to root rot and indicated that host preference could vary between pathogen isolates. These findings are relevant for how the role of wild grass hosts in disease epidemics of proximate crops and in pathogen evolution is viewed. Managing weedy grasses in field margins and avoiding gramineous pasture–wheat rotations may reduce local sources of F. graminearum inoculum. Changes in the relative pathogenicity of isolates depending on host species suggest that wild grasses could exert selective pressure on F. graminearum and requires further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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