MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380899769 · doi:10.59665/rar4051

Management of Risks for Wheat Contamination with Fusarium graminearum

2023· article· en· W4380899769 sur OpenAlexfundno aff
Irina-Adriana Chiurciu, Daniela Dana, Valentina VOICU, Elena Cofas, Aurelia-Ioana Chereji, Ruben Budău

Notice bibliographique

RevueRomanian Agricultural Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésFusariumBiologyMycotoxinAgronomyContaminationChernozemCultivarHuman healthBiotechnologyHorticultureSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topic is particularly important because toxins cause mycotoxins in plants and animals and remain in food products obtained from infected organisms and they are mutagenic, teratogenic and estrogenic effects in animal and human bodies. Also, may be a serious threat to human health. This study presents the mineral nutrition status of winter wheat in connection with the risks of wheat contamination by Fusarium toxins in the soil conditions at INCDA Fundulea. The plants selected for testing were ten wheat cultivars, identified as susceptible to infection with Fusarium graminearum. The soil from the experiment was Cambic Chernozem. Two types of parcels were included in the experiment: one with healthy plants and another with artificially infected plants. In order to quantify the mineral nutrition status of plant with macro and micronutrients, the plant analyses were being carried out in the ear emergence-flowering phase. The obtained results it was interpreted in connection with the optimum limits of mineral contents in dry matter, mentioned in the specialty literature. The N and K ratios between healthy plant and artificially infected plants it was processed based on analytical data.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRomanian Agricultural ResearchMême sujetMycotoxins in Agriculture and FoodTravaux en français237 207