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Enregistrement W4406155984 · doi:10.1111/nph.20351

An emerging fungal disease is spreading across the globe and affecting the blueberry industry

2025· article· en· W4406155984 sur OpenAlexaff
Michael Bradshaw, Kelly Ivors, Janet C. Broome, Ignazio Carbone, Uwe Braun, Shirley Yang, Brooke Warres, W.O. Cline, Swarnalatha Moparthi, Alejandro K. Llanos, W. Apaza, Miao Liu, Julie Carey, Mehdi El Ghazouani, R. T. L Carvalho, Marianne Elliott, David E. Boufford, Johann de Wet, James K. Mitchell, Luis Quijada, Jamjan Meeboon, Susumu Takamatsu, Uma Crouch, Scott LaGreca, Donald H. Pfister

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePowdery Mildew Fungal Diseases
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo NordiskNational Science Foundation
Mots-clésPowdery mildewHerbariumBiologyIdentification (biology)OutbreakChinaGeographyAgroforestryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powdery mildew is an economically important disease caused by c. 1000 different fungal species. Erysiphe vaccinii is an emerging powdery mildew species that is impacting the blueberry industry. Once confined to North America, E. vaccinii is now spreading rapidly across major blueberry-growing regions, including China, Morocco, Mexico, and the USA, threatening millions in losses. This study documents its recent global spread by analyzing both herbarium specimens, some over 150-yr-old, and fresh samples collected world-wide. Our findings were integrated into a 'living phylogeny' via T-BAS to simplify pathogen identification and enable rapid responses to new outbreaks. We identified 50 haplotypes, two primary introductions world-wide, and revealed a shift from a generalist to a specialist pathogen. This research provides insights into the complexities of host specialization and highlights the need to address this emerging global threat to blueberry production.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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