Agronomic Traits and Fungal Diversity between Commercial and Non-commercial Sorghum Fields
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum is a vital crop, especially in drier tropical regions, where it supplies the daily caloric needs for people. However, the productivity and profitablity of crop are hampered by several biotic stresses, including grain mold. Grain mold disease complex is associated with several fungal genera, including those that are mycotoxigenic. The aim of this research was to compare grain mold severity, 100-seed weight, germination rate, and mycoflora of seeds collected from non-commercial and commercial sorghum fields in Burleson County, Texas, Grain mold severity was based on a scale of 1-5, germination rate was based on the percentage of 100-seeds per replicate, and identification of the fungal species under microscope was based on the conidia, conidiophores, colony morphology, and color. Overall, seeds collected from commercial fields exhibited lower grain mold severity and higher seed weight, while seeds from non-commercial fields had higher percent germination rates. The mycoflora analysis of seeds obtained from both non-commercial and commercial fields revealed the occurrence of many microorganisms, as: Alternaria alternata, Bipolaris spp., Curvularia lunata, Aspergillus niger, Colletotrichum sublineola, and other unidentified fungal species and bacterial strains. All identified microorganisms except for A. niger were detected in samples from non-commercial and commercial fields; A. niger (1%) was only recovered from non-commercial fields., In conclusion, lower grain mold infection and higher seed weight were observed in commercial fields when compared to non-commercial or research plots, while percent seed germination rate was higher in non-commercial fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».