Emerging diseases of <i>Cannabis sativa</i> and sustainable management
Notice bibliographique
Résumé
Cultivation of cannabis plants (Cannabis sativa L., marijuana) has taken place worldwide for centuries. In Canada, legalization of cannabis in October 2018 for the medicinal and recreational markets has spurned interest in large-scale growing. This increased production has seen a rise in the incidence and severity of plant pathogens, causing a range of previously unreported diseases. The objective of this review is to highlight the important diseases currently affecting the cannabis and hemp industries in North America and to discuss various mitigation strategies. Progress in molecular diagnostics for pathogen identification and determining inoculum sources and methods of pathogen spread have provided useful insights. Sustainable disease management approaches include establishing clean planting stock, modifying environmental conditions to reduce pathogen development, implementing sanitation measures, and applying fungal and bacterial biological control agents. Fungicides are not currently registered for use and hence there are no published data on their efficacy. The greatest challenge remains in reducing microbial loads (colony-forming units) on harvested inflorescences (buds). Contaminating microbes may be introduced during the cultivation and postharvest phases, or constitute resident endophytes. Failure to achieve a minimum threshold of microbes deemed to be safe for utilization of cannabis products can arise from conventional and organic cultivation methods, or following applications of beneficial biocontrol agents. The current regulatory process for approval of cannabis products presents a challenge to producers utilizing biological control agents for disease management. © 2021 The Author. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».