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Enregistrement W3120710643 · doi:10.5539/jps.v10n1p16

Antifungal Effects of Paraquat and Glyphosate on Rhizoctonia solani (Kühn) in Potato in vitro Condition

2021· article· en· W3120710643 sur OpenAlexvenueno aff
José Luis Arispe-Vázquez, Abiel Sánchez Arizpe, Ma. Elizabeth Galindo Cepeda, Cristina Trejo Ramos

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParaquatRhizoctonia solaniGlyphosateMyceliumFungicideAntifungalHorticultureBiologyDoseAgronomyMicrobiologyPharmacologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potato is one of the main crops worldwide. It this research, antifungal activity in vitro of paraquat and glyphosate were evaluated for Rhizoctonia solani control. R. solani was identified from potato tubers collected out from at open markets in Saltillo, Coahuila, Mexico. Two types of herbicides were applied: paraquat and glyphosate, at four different dosage treatments of: 10, 100, 1 000 and 10 000 μL. One 5 mm diameter PDA disc with R. solani mycelium was placed at the center of the Petri dish, with a radial registry fungal every 24 h for 192 h. Pathogen was identified by morphological criteria and the data was evaluated randomly with a factorial arrangement, on which, herbicides represented factor A and dosage treatments were represented by factor B. Thus experimental design had two levels for factor A and five levels for factor B with six replications. The results were analyzed by the SAS version 9.1 statistical program, the mean separation with the Tukey test (p=0.05). Glyphosate achieved inhibition of R. solani by 35.5882% and paraquat up to 80.0399%. Results reveal the importance of the need for more studies of these herbicides as fungicides. High concentrations of paraquat (10 000 μL) inhibits R. solani, and glyphosate does not affect R. solani mycelium development at low dosages (10 and 100 μL) and inhibits it at higher doses (10 000 μL).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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