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Enregistrement W4401616104 · doi:10.3390/insects15080613

Suppressive Effect of Black Soldier Fly Larvae Frass on Fusarium Wilt Disease in Tomato Plants

2024· article· en· W4401616104 sur OpenAlexafffund
Ghazaleh Arabzadeh, Maxime Delisle‐Houde, Grant W. Vandenberg, Marie‐Hélène Deschamps, Martine Dorais, Nicolas Derôme, Russell J. Tweddell

Notice bibliographique

RevueInsects · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésFrassBiologyHorticultureWilt diseaseSolanumFusarium oxysporumPasteurizationFusarium wiltBotanyAgronomyLarvaFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effect of black soldier fly larvae (BSFL) frass derived from BSFL reared on a diet composed of fruit/vegetable/bakery/brewery residues (FVBB diet) and on the Gainesville diet (GV diet) on the development of tomato (Solanum lycopersicum) Fusarium wilt caused by Fusarium oxysporum f. sp. lycopersici (FOL). Tomato plants were grown in a substrate inoculated with FOL that was amended (10%, v:v) or not (control) with either a commercial compost, pasteurized (70 °C for 1 h) frass from BSFL reared on a FVBB diet, non-pasteurized frass from BSFL reared on a FVBB diet, pasteurized frass from BSFL reared on the GV diet, or non-pasteurized frass from BSFL reared on the GV diet. The results show that frass from BSFL reared on the GV diet, irrespective of pasteurization, inhibited FOL root colonization and reduced the severity of tomato Fusarium wilt to a far greater extent than frass from BSFL reared on a FVBB diet and commercial compost made of peat, seaweed, and shrimps. This study suggests that BSFL frass, depending on the larval rearing diet, has the potential to serve as a pasteurized or non-pasteurized soil amendment with prophylactic properties against FOL in tomato plants, opening new avenues of research for the valorization of BSFL frass.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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