Scab Resistance in some Apples Genotypes from the UASVM Collection Cluj-Napoca
Notice bibliographique
Résumé
Apple is one of the most consumed fruits in the world and as well one of the most important crops in temperate areas. Apple scab, caused by Venturia inaequalis is damaging diseases that affects apple species and causes up to 70% yield losses depending of cultivar’s resistance. In order to control this disease, costly chemical pesticides are necessary, which increase the pollution of environment by their toxicity. This study is focused on checking the behaviour of certain apple varieties from the pomological collection at UASVM Cluj-Napoca against apple scab infection. Nine apple cultivars ('Fuji Kiku', 'Red Cap', 'Lena', 'Katja', 'Gala Mitchgla', 'Fiesta', 'Yellow', 'Pinova' and 'Reinette du Canada'), were analysed in terms of behaviour to scab attack on leaves and fruits. Visual observations were completed by molecular analyses for the potential presence of the Vf gene in some cases. Combining results from visual observation and molecular assays, the 'Lena' and 'Pinova' cultivars were noted as resistant to scab in our field trial conditions. This indicates a good opportunity to bring them into apple breeding programs for resistance to apple scab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».