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Enregistrement W4315620711 · doi:10.1128/aem.01314-22

Soil Chemistry and Soil History Significantly Structure Oomycete Communities in <i>Brassicaceae</i> Crop Rotations

2023· article· en· W4315620711 sur OpenAlexafffund
Andrew J.C. Blakney, Luke D. Bainard, Marc St‐Arnaud, Mohamed Hijri

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanola Council of CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésOomyceteRhizosphereBrassicaceaeBiologyCropEcologyBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oomycetes cause global plant diseases that result in substantial losses, yet they are highly understudied compared to other microbes, like fungi and bacteria. We wanted to investigate how past soil events, like changing crops in rotation, would impact subsequent oomycete communities. We planted different oilseed crops in three different soil histories and found that each soil history structured a distinct oomycete community regardless of which new oilseed crop was planted, e.g., oomycete communities from last year's lentil plots were still detected the following year regardless of which new oilseed crops we planted. This study demonstrated how different agricultural practices can impact future microbial communities differently. Our results also highlight the need for continued monitoring of oomycete biodiversity and quantification.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,250

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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