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Enregistrement W4200502445 · doi:10.33866/phytopathol.033.02.0724

DISEASE CAUSING PHYTOPATHOGENIC MICROMYCETES IN CITRUS IN UZBEKISTAN

2021· article· en· W4200502445 sur OpenAlexfundno aff
B. I. Turaeva, Azamjon B. Soliev, Nodira S.Q. Azimova, G. J. Kutlieva, Khurshida M. Khamidova, Nigora Y. Zuxritdinova

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Phytopathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésBiologyFungal diseaseDiseaseBotanyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research work provides information on phytopathogenic micromycetes that cause major and emerging diseases posing a significant threat to the cultivation of citrus in Uzbekistan. The purpose of the study is to develop strategies for the management of diseases by biological methods and to improve the methods of eliminating the causative agents of diseases, as well as to determine the effectiveness of micromycetes with high antifungal properties in the cultivation of citrus. The issues affecting the citrus industry and scientific recommendations to overcome those issues are discussed. Micromycetes of phytopathogens that cause diseases in the roots, rhizosphere and leaves of lemon and tangerine in closed ground conditions, including Fusarium vasinfectum, Verticillium dahliae, Alternaria alternata, F . semefectum , Aspergillus oryzae , A . flavus , Penicillium funiculosum , F . sporotrichiella , Aspergillus sp. , A . terreus , P . chrysogenum , P . digitatum , F . solani, P . sp. 1 , A . sp. 2 , A . sp. 3 , F . sp. 1, P . sp. 2, F . sp. 2, A . sp. 4, F . sp. 3 were identified.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,822

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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