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Enregistrement W4399069909 · doi:10.1016/j.pdpdt.2024.104156

Photodynamic Inactivation of microorganisms for agricultural applications

2024· article· en· W4399069909 sur OpenAlexaff
Andreas Fellner, Christoph Hamminger, Linda Jernej, Annette Wimmer, Jun Liu, Michael Fefer, Kristjan Plaetzer

Notice bibliographique

RevuePhotodiagnosis and Photodynamic Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroorganismAgricultureChemistryMicrobiologyBiotechnologyBiochemical engineeringEnvironmental scienceEnvironmental chemistryBiologyBacteriaEcologyEngineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant pathogens cause severe harvest losses and bacterial food contaminations kill people worldwide. Photodynamic Inactivation (PDI) might be applicable to control pathogens in agriculture. We here test PDI based on Sodium Magnesium Chlorophyllin and LED light or sunlight activation against relevant bacterial and fungal plant pathogens as well as Listeria on seeds and sprouts. Photodynamic Inactivation is highly effective against Gram+ and Gram- bacterial plant pathogens in suspension and in situ on leaves with a reduction of microbial count for up to seven log steps. Seeds can be effectively decontaminated from Listeria innocua by PDI, and the effect is propagated to sprouts. If based on natural photosensitizers such as Sodium Magnesium Chlorophyllin, PDI, might allow for effective, ecofriendly and economic control of plant pathogens and microbial contaminations of seeds as food.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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