MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395455747 · doi:10.17311/tas.2024.69.82

Plant Parasitic Nematodes Associated with Three African Indigenous Vegetables in Southwest Nigeria

2024· article· en· W4395455747 sur OpenAlexfundno aff
Leonard Uzoma Amulu, Durodoluwa Joseph Oyedele, O. K. Adekunle

Notice bibliographique

RevueTrends in Agricultural Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésIndigenousGeographyAgroforestryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: African indigenous vegetables are rich in nutrients and medicinal properties that are important for health and vitality, but their availability is on the decline partly due to attacks by plant parasitic nematodes, hence field surveys were conducted in 2016 and 2017 to investigate the distribution of plant parasitic nematodes and their interactions with free-living nematodes in fields planted to three African indigenous vegetables in Southwest Nigeria.Materials and Methods: A total of 180 soil samples were taken from 180 farms in all Local Government Areas (LGAs) visited in the four States in Southwest Nigeria.Samples were taken from three vegetable fields in all the LGAs visited.Nematodes were extracted from 200 mL sub-samples; the nematodes were counted and identified under a compound microscope using a pictorial guide.Results: The results showed that 16 genera of plant parasitic nematodes were found associated with Amaranthus cruentus, Solanum macrocarpon and Telfairia occidentalis.Meloidogyne, Helicotylenchus, Rotylenchulus, Xiphinema, Pratylenchus and Hoplolaimus were the most abundant nematode species encountered in vegetable fields in the study areas.The correlation analysis shows an antagonistic relationship between free-living nematodes and plant parasitic nematodes.Conclusion: There is a need to cultivate vegetable crops to suppress the populations of plant parasitic nematodes in Southwest Nigeria.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTrends in Agricultural SciencesMême sujetNematode management and characterization studiesTravaux en français237 207