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Enregistrement W4406916462 · doi:10.1080/07060661.2024.2445591

Best practices and methods for telial and aecial host inoculations with <i>Cronartium ribicola</i> , causal agent of white pine blister rust

2025· article· en· W4406916462 sur OpenAlexafffundvenue
Brian. P. Duarte, Nicolas Feau, Paul J. Zambino, Richard A. Sniezko, Richard C. Hamelin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInoculationRust (programming language)Host (biology)BiologyWhite (mutation)BotanyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest pathologists and tree breeders working with obligate biotrophs, such as rust fungi, depend on effective inoculation protocols for their studies. These protocols are crucial for advancing the understanding of pathogen biology and for selecting disease-resistant hosts. Over a century of research on the white pine blister rust pathogen, Cronartium ribicola, has greatly enhanced our knowledge of the optimal conditions for its collection, preservation and host inoculation. However, since C. ribicola cycles between two phylogenetically distinct hosts, research often focuses on only one part of the lifecycle, leading to the scattering of information on inoculation conditions and techniques across numerous studies. Additionally, evolving insights into C. ribicola biology have led to changes in methods over time, resulting in a variety of inoculation protocols for resistance screening programs and pathogen biology studies. Therefore, there is a need for an updated comprehensive framework that covers inoculation protocols for all critical life stages of C. ribicola. This review aims to consolidate decades of practical experience and scientific knowledge to provide valuable and adaptable information for future studies involving C. ribicola.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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