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Enregistrement W3091584062 · doi:10.1139/cjps-2020-0132

Effects of seed infection and hydration on the buildup of common bacterial blight and its impact on the yield of dry beans

2020· article· en· W3091584062 sur OpenAlexaffvenue
R. L. Conner, K. B. McRae, Sheau‐Fang Hwang, Stephen E. Strelkov, Steven Sager, Anfu Hou, Waldo C. Penner, Dennis B. Stoesz, G. D. Turnbull

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYorkville UniversityAlberta Ministry of Agriculture and ForestryAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarPhaseolusBiologyAgronomyYield (engineering)Dry beanBacterial blightHorticultureSeed treatmentBlightGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common bacterial blight (CBB), caused by Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli (Xap), is a serious foliar disease in most of the dry bean (Phaseolus vulgaris L.) growing regions. A 4 yr study examined the effects of different sources of infection and seed hydration on CBB development, yield components, and yield in seven resistant or susceptible dry bean lines and cultivars. The five agronomic treatments examined included clean seed, diseased seed, hydrated diseased seed, clean seed with a Xap spray, and diseased seed with a Xap spray. Disease development, the yield components, and yield were strongly influenced by weather conditions. In comparison with the diseased-seed treatment, the use of clean (disease-free) seed reduced the incidence of CBB leaf infection in the susceptible dry bean cultivars, but no similar benefit was observed in the resistant lines and cultivars. During the three dry growing seasons, the seed-hydration treatment increased the incidence of CBB leaf infection compared with the diseased-seed treatment for the susceptible cultivars but not for the resistant lines and cultivars. In the wet growing season, no significant difference in the incidence of leaf infection was observed between the hydrated-seed and diseased-seed treatments in any of the cultivars, possibly because the wet soil conditions promoted pathogen development within the bean plants that year. Seed hydration did not improve seed yield in the dry years, but sometimes decreased it under wet conditions. Therefore, seed hydration cannot be recommended for use in the production of dry beans.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,173 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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