MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950047657 · doi:10.7202/1059305ar

Virus et vigne, un mariage difficile à défaire : la biovigilance est nécessaire plus que jamais

2019· article· fr· W2950047657 sur OpenAlexaffvenueabout
Issam Moussa, Pierre Lemoyne, Mamadou L. Fall

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryPolitical scienceGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La viticulture est l’une des industries les plus largement établies dans le monde. Au Canada, après l’Ontario et la Colombie-Britannique, c’est au tour du Québec de connaître une intensification de la viticulture. Or, plusieurs contraintes sont et seront associées à cette intensification. La vigne est une plante vivace caractérisée par une croissance indéfinie impliquant une disponibilité continue de tissus tendres et éventuellement une susceptibilité aux insectes et maladies. Depuis ses origines, la vigne a évolué en constante dualité avec les virus. Plus de 60 virus sont actuellement associés à la vigne à l’échelle mondiale, dont la majorité des virus sont pathogènes, pouvant réduire la vigueur et la productivité des vignes ou la qualité des raisins. Au Québec, la dernière enquête qui fait état des virus dans les vignobles date des années 1990. Cette enquête a révélé la présence de deux virus pathogènes de la vigne alors que l’ensemble des virus présents dans les vignobles du Québec restent toujours à définir. Ce manquement de connaissance est sans doute l’un des facteurs qui expliquent l’inefficacité des stratégies de lutte contre les viroses de la vigne. Ces stratégies reposent essentiellement sur la prévention et sur des programmes de certification du matériel viticole en ciblant des virus connus et détectables. Dans cet article, nous évoquons les lacunes associées à l’état des virus de la vigne au Québec et nous expliquons comment un programme de biovigilance peut aider à mitiger les menaces et assurer une lutte efficace contre les viroses de la vigne.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhytoprotectionMême sujetPlant Virus Research StudiesTravaux en français237 207