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Enregistrement W4362586533 · doi:10.1080/07060661.2023.2198489

Western redcedar — natural history and pathosystems, with emphasis on cedar leaf blight

2023· article· en· W4362586533 sur OpenAlexafffundvenue
Juan A. Aldana, H. H. Kope, B. J. Hawkins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversity of VictoriaGovernment of British ColumbiaMedicine Hat College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThujaBlightBiologyPathosystemFungal pathogenAgroforestryGeographyBotanyAgronomyHorticulturePathogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wood properties of western redcedar (Thuja plicata) (WRC) are revered in traditional practices by Pacific Coast First Nations and valued for speciality commercial purposes. In the near future, WRC harvesting will shift to second growth from old-growth, however, its cultural significance will persist, and the superior physical and chemical properties of the wood mean that it will remain in high demand. Investigating and understanding the adaptations of the species to environmental and pathogen stress in the face of changing climates can assure a sustainable supply of WRC. Of the pathogens affecting WRC, cedar leaf blight (Didymascella thujina) (CLB) is the most severe. This foliar disease infects the leaflets of seedlings and mature trees, causing a loss of photosynthetic area resulting in decreased growth or mortality. The disease is more severe on nursery seedlings than mature trees. Future projected climates in WRC’s native range are expected to increase the prevalence of, and damage from CLB. This review summarizes the state of knowledge and emphasizes recent advances in the understanding of the Thuja – Didymascella pathosystem.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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