Diversity and potential sources of introduction of the beech leaf nematode ( <i>Litylenchus crenatae mccannii</i> ) to Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Litylenchus crenatae mccannii is a foliar nematode that causes severe damage to beech, known as beech leaf disease (BLD). Previous studies have characterized and identified L. crenataein Japan and a subspecies L. crenatae mccannii in the USA. Litylenchus crenatae mccannii has been found to cause BLD in native and non-native beech hosts in North America. As little is known about the distribution and diversity of the nematode in Ontario, Canada, beech foliage was sampled throughout southcentral Ontario. Incidence and severity maps show that BLD spread from its first detections in 2017, in Elgin and Norfolk counties, to the west and northeast. A gradient in severity and incidence was observed with the highest ratings at the locations where it was originally found. The extent of the nematode’s distribution is much broader than BLD, occurring throughout much of the range of American beech. Sequences of two barcoding loci for the L. crenatae mccannii isolates from 11 locations in Ontario showed 100% similarity within and among these locations. The genotype of L. crenatae mccannii found in Ontario is the same as that identified in the USA. This finding is consistent with the fact that 92% of beech imported into Canada is from the USA and suggests that the USA could be the origin of L. crenatae mccannii nematodes in Ontario or that both countries have imported beech trees from the same source country of BLD. This research provides motivation for further studies to clarify the sources of L. crenatae mccannii.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».