A Decade of Hidden Phytoplasmas Unveiled Through Citizen Science
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is impacting agriculture in many ways, and a contribution from all is required to reduce the imminent losses related to it. Recently, it has been shown that citizen science could be a way to trace the impact of climate change. However, how can citizen science be applied in plant pathology? Here, using as an example a decade of phytoplasma-related diseases reported by growers, agronomists, and citizens in general, and confirmed by a government laboratory, we explored how to better value plant pathogen monitoring data. Through this collaboration, we found that in the last decade, 34 hosts have been affected by phytoplasmas; 9, 13, and 5 of these plants were, for the first time, reported phytoplasma hosts in eastern Canada, all of Canada, and worldwide, respectively. Another finding of great impact is the first report of a ‘Candidatus Phytoplasma phoenicium’-related strain in Canada, while ‘Ca. P. pruni’ and ‘Ca. P. pyri’ were reported for the first time in eastern Canada. These findings will have a great impact on the management of phytoplasmas and their insect vectors. Using these insect-vectored bacterial pathogens, we show the need for new strategies that can allow fast and accurate communication between concerned citizens and those institutions confirming their observations. [Formula: see text] Copyright © 2023 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».