Trends in common bean breeding research aimed at resistance to common bacterial blight
Notice bibliographique
Résumé
Brazil is the world's second largest producer of beans (Phaseolus vulgaris L.), yet one of the most significant challenges is the prevalence of common bacterial blight (CBB), a disease caused by the bacterium Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli. This study examined scientific literature on the genetic improvement of bean plants for resistance to CBB, using data from the Scopus database from 1998 to 2024. The number of publications, geographical distribution, leading authors, and inoculation and improvement strategies were evaluated. Following the refinement of the search parameters, a total of 46 articles were subjected to analysis. Brazil, the United States of America, and Canada were identified as the most prolific countries in terms of the number of publications. Dr. Karl Peter Pauls of Canada and Dr. Rosana Rodrigues of Brazil were particularly prominent on the global academic stage, and consequently, the University of Guelph in Canada and the State University of Norte Fluminense Darcy Ribeiro-UENF in Brazil. The most prevalent inoculation techniques were multi-needle and spraying with a bacterial suspension (1 x 108 cfu.mL-1). Gene transfer was primarily conducted through traditional hybridization, with backcrossing being the most prevalent method. An interdisciplinary approach, integrating genetics, molecular biology, and biochemistry, was observed, resulting in the mapping of contributions to bean breeding for resistance to CBB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».