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Enregistrement W4212840843 · doi:10.1016/j.simyco.2017.06.002

<i>Didymellaceae</i> revisited

2017· article· en· W4212840843 sur OpenAlexaboutno aff
Q Chen, Lingwei Hou, Weijun Duan, P.W. Crous

Notice bibliographique

RevueStudies in Mycology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Didymellaceae is one of the most species-rich families in the fungal kingdom, and includes species that inhabit a wide range of ecosystems. The taxonomy of Didymellaceae has recently been revised on the basis of multi-locus DNA sequence data. In the present study, we investigated 108 Didymellaceae isolates newly obtained from 40 host plant species in 27 plant families, and various substrates from caves, including air, water and carbonatite, originating from Argentina, Australia, Canada, China, Hungary, Israel, Italy, Japan, South Africa, the Netherlands, the USA and former Yugoslavia. Among these, 68 isolates representing 32 new taxa are recognised based on the multi-locus phylogeny using sequences of LSU, ITS, rpb2 and tub2 , and morphological differences. Within the Didymellaceae , five genera appeared to be limited to specific host families, with other genera having broader host ranges. In total 19 genera are recognised in the family, with Heracleicola being reduced to synonymy under Ascochyta . This study has significantly improved our understanding on the distribution and biodiversity of Didymellaceae , although the placement of several genera still need to be clarified.

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)0,001
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 enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations261
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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