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Enregistrement W3187375978 · doi:10.1007/s13225-021-00481-x

Defining a species in fungal plant pathology: beyond the species level

2021· article· en· W3187375978 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.

Notice bibliographique

RevueFungal Diversity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySubspeciesSpecies complexSpecies nameIdentification (biology)ConfusionEcologyEvolutionary biologyTaxonomy (biology)Phylogenetic treeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In plant pathology, the correct naming of a species is essential for determining the causal agents of disease. Species names not only serve the general purpose of concise communication, but also are critical for effective plant quarantine, preventing the introduction of new pathogens into a territory. Many phytopathogenic genera have multiple species and, in several genera, disagreements between the multiple prevailing species concept definitions result in numerous cryptic species. Some of these species were previously called by various names; forma speciales (specialised forms), subspecies, or pathotypes. However, based on new molecular evidence they are being assigned into new species. The frequent name changes and lack of consistent criteria to delineate cryptic species, species, subspecies, forms, and races create increasing confusion, often making communication among biologists arduous. Furthermore, such ambiguous information can convey misleading evolutionary concepts and species boundaries. The aim of this paper is to review these concepts, clarify their use, and evaluate them by referring to existing examples. We specifically address the question, “Do plant pathogens require a different ranking system?” We conclude that it is necessary to identify phytopathogens to species level based on data from multiple approaches. Furthermore, this identification must go beyond species level to clearly classify hitherto known subspecies, forms and races. In addition, when naming phytopathogenic genera, plant pathologists should provide more information about geographic locations and host ranges as well as host specificities for individual species, cryptic species, forms or races. When describing a new phytopathogen, we suggest that authors provide at least three representative strains together with pathogenicity test results. If Koch’s postulates cannot be fulfilled, it is necessary to provide complementary data such as associated disease severity on the host plant. Moreover, more sequenced collections of species causing diseases should be published in order to stabilise the boundaries of cryptic species, species, subspecies, forms, and races.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,564

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,183 · 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