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Enregistrement W3160747490 · doi:10.1007/s13593-021-00694-z

Monitoring airborne inoculum for improved plant disease management. A review

2021· review· en· W3160747490 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection AgencyMcGill University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésAgricultureAerobiologyEnvironmental planningPlant diseaseEnvironmental monitoringBiotechnologyBiologyEnvironmental resource managementEcologyGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global demand for pesticide-free food products is increasing rapidly. Crops of all types are, however, under constant threat from various plant pathogens. To achieve adequate control with minimal pesticide use, close monitoring is imperative. Many plant pathogens spread through the air, so the atmosphere is composed of a wide variety of plant pathogenic and non-plant pathogenic organisms, in particular in agricultural environments. Aerobiology is the science that studies airborne microorganisms and their distribution, especially as agents of infection. Although this discipline has existed for decades, the development of new molecular technologies is contributing to an increase in the use of aerobiological data for several purposes, from day-to-day monitoring to improving our understanding of pathosystems. Although the importance of knowing the size and composition of plant pathogen populations present in the air is recognized, technical constraints hinder the development of agricultural aerobiology. Here we review the application of spore sampling systems in agriculture and discuss the main considerations underlying the implementation of airborne inoculum monitoring. The results of this literature review confirm that the use of aerobiological data to study the escape of inoculum from a source and its role in the development of diseases is well mastered, but point at a lack of knowledge to proceed with the deployment of these systems at the landscape scale. Thus, we conclude that airborne inoculum surveillance networks are still in their early stages and although more and more initiatives are emerging, research must be conducted primarily to integrate evolving technologies and improve the access, analysis, interpretation and sharing of data. These tools are needed to estimate short- and medium-term risks, identify the most appropriate control measures with the lowest environmental risk, develop indicators to document the effects of climate change, and monitor the evolution of new genotypes at multiple scales.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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