Occurrence of eyespot of cereals in Tunisia and identification of <i>Oculimacula</i> species and mating types
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to investigate the occurrence of eyespot in commercial spring cereal crops in four climatic areas in Tunisia and characterize the dominant species of Oculimacula responsible for the disease. A total of 294 wheat, barley and oat fields were surveyed for eyespot incidence and severity during four cropping seasons from 2010 to 2014. Eyespot was identified in 63.5% of the fields with an average incidence of 23.1% infected stems. The number of infected fields as well as the incidence and severity of disease increased significantly during the 5 years of the study. A significant difference in the occurrence of eyespot among the climatic regions was noted with the wetter areas having greater disease incidence. The highest incidence of eyespot was recorded in durum wheat and bread wheat fields, whereas barley was significantly less infected. The effect of previous crop on eyespot incidence was not significant. All 70 isolates collected in this study were identified as O. yallundae and among them, 39 were identified as MAT1-2 and 31 as MAT1-1. This study highlights the influence of climatic conditions on the distribution of eyespot in the cereal growing areas of Tunisia as well as the increasing occurrence of the disease. The predominance of O. yallundae is an important consideration in the choice of integrated management strategies for eyespot. The presence of both mating types of O. yallundae in similar proportions suggests that sexual reproduction may be occurring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».