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Enregistrement W4225095203 · doi:10.5772/intechopen.102423

A Review on Ecology of Interactions in Soybean Vein Necrosis Orthotospovirus (SVNV): Plants, Vectors, Virus Dispersal and Management Perspectives

2022· review· en· W4225095203 sur OpenAlexaboutno aff
Asifa Hameed, Cristina Rosa, Edwin G. Rajotte

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBiological dispersalVector (molecular biology)VirusPlant virusSeed dispersalBotanyVirologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean vein necrosis orthotospovirus (SVNV, Genus: Orthotospovirus, Family: Tospoviridae, Order Bunyavirales) is a vector and seed transmitted virus that infects soybean in different countries around the world. The purpose of this review paper was to provide information about SVNV, its geographic dispersal, vectors, disease transmission mode, alternative host plants, diagnostic tools and management. SVNV is a negative-sense single-stranded RNA virus reported in all soybean growing states in the USA, Egypt and Canada. SVNV can replicate in plants belonging to six different families, including the Leguminosae member mung bean, which is a major component of the diet of poor people of Asia. The most efficient and abundant SVNV vector species is Neohydatothrips variabilis (Beach.) (Sericothripinae: Thripidae). Five other insect species have the potential to transmit the virus, but their rate of transmission is very low. In addition to leaf necrosis, this virus can decrease seed oil content by 0.1% that may lead to a decrease in quality of SVNV infected seed in oilseed markets. In fact, in the infected seeds the quantity of the undesirable linolenic acid, a polyunsaturated fatty acid is increased. Broad presence of SVNV in all soybean growing regions points to the need to manage vector and virus. However, research is needed to determine various management options for the virus and vector including breeding for genetic resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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