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Enregistrement W4409015749 · doi:10.47371/mycosci.myc46162

Sudden death syndrome of soybean in South America is caused by four species of <i>Fusarium</i> : <i>Fusarium brasiliense</i> sp. nov., <i>F. cuneirostrum</i> sp. nov., <i>F. tucumaniae</i>, and <i>F. virguliforme</i>

2005· article· en· W4409015749 sur OpenAlexfundaboutno aff
Takayuki Aoki, Kerry O’Donnell, María Mercedes Scandiani

Notice bibliographique

RevueMycoscience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCollege of Engineering, Michigan State UniversityMinistry of Agriculture, Forestry and Fisheries
Mots-clésFusariumBiologyMicrobial ecologyBotanyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean sudden death syndrome (SDS) pathogens and dry bean root-rot pathogens were studied taxonomically, phylogenetically, and pathologically. Detailed phenotypic comparisons of macro- and microscopic features and phylogenetic analyses of multilocus DNA sequence data, including those on the nuclear ribosomal intergenic spacer region and the single copy nuclear gene translation elongation factor 1-a, indicated that they comprised five distinct species of Fusarium. Two new species causing soybean SDS in Brazil, F. brasiliense and F. cuneirostrum, are formally described. Fusarium cuneirostrum is responsible for soybean SDS in Brazil and dry bean or mung bean root-rot in the United States, Canada, and Japan. Strains of each species, including F. cuneirostrum isolates from dry bean and mung bean and F. phaseoli isolates from dry bean, were inoculated on soybean cultivar Pioneer 9492RR to determine their pathogenicity. Although intraspecific variation in pathogenicity was observed, all the species were able to induce typical SDS symptoms on soybean plants in the artificial inoculation tests. Comparisons of the key diagnostic morphological features reveal that all five species can be diagnosed using conidial morphology.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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