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Enregistrement W4390805621 · doi:10.3389/ffgc.2024.1356533

Editorial: Foliar, shoot, stem and rust diseases of trees IUFRO 2022

2024· editorial· en· W4390805621 sur OpenAlexaff
Isabel A. Munck, Julio Javier Díez, Salvatore Moricca, Philippe Tanguay, Pierluigi Bonello

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem rustShootRust (programming language)BiologyBotanyComputer scienceProgramming languageCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

pine wood nematode, the causal agent of pine wilt, a disease of global concern. In particular, they demonstrate that the fungal species, Beauveria spp. or their mycotoxin, beauvericin, have strong in vitro nematicidal effects. Staying with nematodes, McIntire (2023) begins to alleviate our lack of knowledge of the physiological effects of Litylenchus crenatae mccannii (the causal agent of beech leaf disease -BLD) on American beech (Fagus grandifolia). Specifically, this paper shows significant relationships between BLD symptom severity and leaf gas exchange and physiological leaf traits that lead to decrese growth, vigor, and long-term survival, all of which will likely compromise the significant ecosystem services by diseased American beech.Pathogens don't act in a vacuum, they are part of a microbial milieu, the phytobiome, which also includes non-pathogenic species, known as endophytes. Endophytes play an important role in disease defense strategies; however, how the plant's health status affects the endophytic communities is not known. Diez-Hermano et al. ( 2022) used metabarcoding to profile the fungal endophytic communities of four declining Mediterranean tree species and found indicator genera that were present only in declining trees. Declining Mediterranean trees are also discussed in Benigno et al. (2023), who report known and new harmful fungal and oomycete pathogens that are becoming more aggressive and widespread on Fraxinus species (ash) as a likely consequence of climate change, causing tree mortality, loss of natural regeneration and the retreat of some ash species from less favorable sites. This is a stark warning of things to come as climate warming shifts host-parasite interactions in favor of the infectious agent.Finally, while this research topic is all about diseases that affect above ground organs, we cannot forget that trees are unitary systems that are subject to diseases below ground as well, and those can have major effects on how serious above ground diseases can become. Diez-Hermano et al. ( 2023) investigated whether declining tree species in Mediterranean forests were associated with specific rhizosphere fungal communities. They found high overall diversity (674 genera) of fungal species but no evidence of known root pathogens in the declining areas. Paired with the study by Benigno et al. (2023), this suggests that, even though the two studies were conducted in different countries, Mediterranean forest decline may be due to a combination of environmental factors and pathogens acting above, rather than below, ground.Taken together, these papers contribute to many aspects of aboveground tree pathology while advancing our understanding of very critical groups of tree diseases, a body of knowledge that we will need to keep refining as we attempt to deal with an unpredictable world in this age of climate and global changes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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