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Enregistrement W3158757734 · doi:10.1139/cjb-2021-0023

Alternate host screening of <i>Thekopsora areolata</i> in Scandinavia: a new record on <i>Prunus grayana</i>

2021· article· en· W3158757734 sur OpenAlexvenueno aff
Ke Zhang, Åke Olson, Berit Samils, Juha Kaitera

Notice bibliographique

RevueBotany · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKungl. Skogs- och LantbruksakademienOulun YliopistoVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésPrunusBiologyHost (biology)BotanySubspeciesEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cherry spruce rust caused by Thekopsora areolata (Fr.) Magnus results in significant losses in spruce seed production in the forest industry. The pathogen is present in Asia and Europe but absent from North America where it has been considered as a potential threat and listed as a quarantine organism by the United States Department of Agriculture. A comprehensive list and in-depth information regarding the alternate hosts of this pathogen are important for conducting epidemiological studies and for optimal disease control. Prunus padus L. is the main alternate host reported for T. areolata. In this study, we investigated the susceptibility of domestic and exotic Prunus spp. and other potential alternate host-plant species native to Scandinavia to T. areolata infection through a field survey and aeciospore inoculation experiments in the greenhouse and laboratory. No new susceptible species were found. In Sweden, a new record of Prunus grayana Maxim. with low susceptibility to T. areolata was found. In addition, we updated the list of currently confirmed alternate hosts of T. areolata according to field observations and inoculation results. Prunus padus and Prunus serotina Ehrh., as well as their hybrids and subspecies of Prunus padus, are highly susceptible, while Prunus depressa Pursh, Prunus grayana, Prunus spinosa L., and Prunus tenella Batsch are considered slightly susceptible.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,583

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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