Surveys of nurseries, forests and waterways in Minnesota revealed the presence of 14 new records of <i>Phytophthora</i> species
Notice bibliographique
Résumé
Many Phytophthora species are plant pathogens with the capacity to inflict extensive damage and economic losses in nurseries, forest stands and other urban and natural landscapes. This survey aimed to study the Phytophthora species present in Minnesota, USA, and assess the potential damage these Phytophthora could cause to Minnesota’s urban and natural environments. From 2020 to 2023, soil, plant biomass and water were collected from managed and natural forests, nurseries and natural and manmade waterways from 15 counties in Minnesota. Forest sampling was done on stands of trees that had visible signs of stress with some canopy defoliation, canopy chlorosis or tree mortality. Soil and water samples were baited with rhododendron leaves or pears to isolate Phytophthora. Necrotic plant tissue from baits and symptomatic plant tissue collected in the field were cultured on PARPH, a selective medium for Phytophthora. Genetic sequencing was performed to ascertain the presence and specific identities of Phytophthora species. The survey identified 22 Phytophthora species across 15 counties in Minnesota. Of note, 14 species were identified that had not been previously recorded in Minnesota. Several of the species found may have the capability to cause serious damage to woody plants. Additional studies will determine their potential threat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».