Bitki Paraziti Nematodlarla Mücadelede Biyoteknolojik Yaklaşımlar
Notice bibliographique
Résumé
Dünya nüfusunun her geçen gün artması, tarımsal üretimden istenen yüksek verim beklentisini de artırmaktadır. Bu beklentinin karşılanması esnasında biyotik ve abiyotik faktörlere bağlı sorunlar ortaya çıkmaktadır. Biyotik faktörler içerisinde bulunan bitki paraziti nematodlar yıllık ortalama 125 milyon dolarlık ürün kaybı ile önemli bir yere sahiptir. Bitki paraziti nematodlarla mücadelede yaklaşık 8 milyon dolarlık pazara sahip kimyasal mücadele ilk sırada yer almaktadır. Kimyasal ilaçların çevreye, insanlara ve hedef alınmayan organizmalara olan olumsuz etkileri dolayısıyla yeni alternatif mücadele yöntemleri geliştirilmelidir. Son yıllarda biyoteknolojik yöntemler kullanılarak bitki paraziti nematodların kontrolü çalışmaları hızla artış göstermektedir. Bu metotlar nematodlara karşı doğal dayanıklıklar, bitki RNA’sının susturulması, proteinaz inhibitörlerinin kullanımı, lektinler aracılığı ile sağlanan dayanıklık ve Bacillus thuringiensis (Bt) Cry proteinleri aracılığı ile sağlanan dayanıklıklar şeklinde sıralanabilir. Bitki paraziti nematodları kontrol etmek için kullanılan bu yeni biyoteknolojik yöntemler kısa sürede yüksek verim ve kaliteli ürünler üretmek için kullanılabilmektedir. Bu çalışmada bitki paraziti nematodlarla mücadelede biyoteknolojik yaklaşımlar derlenmiştir.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».