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Enregistrement W4416112983 · doi:10.1080/07060661.2025.2573935

Influence of infection site and cultivar resistance on blackleg of canola in western Canada

2025· article· en· W4416112983 sur OpenAlexafffundvenueabout
Chun Zhai, Gary Peng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Canola Producers CommissionCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaBlacklegCultivarPlant disease resistanceResistance (ecology)Leptosphaeria maculans

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blackleg, caused by the fungus Leptosphaeria maculans, remains a serious threat to canola production in Canada. This study aimed to identify critical infection pathways leading to stem colonization and to assess the role of quantitative resistance (QR) in affecting the infection process. Using point inoculations on specific leaf positions under both greenhouse and field conditions, we found that cotyledon inoculation consistently resulted in higher blackleg incidence and severity than inoculations on the 1st to 6th true leaves, corresponding with greater L. maculans DNA accumulation in stem tissues. Disease levels declined progressively with inoculation on upper leaves. In R-rated varieties, QR effectively suppressed stem infection – even from infected cotyledons. Field results generally aligned with greenhouse findings, although true-leaf inoculations caused slightly more disease under field conditions. Removal of non-inoculated cotyledons modestly reduced disease from true-leaf inoculations but not significantly. These results underscore the epidemiological importance of cotyledon infection, the protective effect of QR, and the value of cotyledon-based assays for QR screening and fungicide optimization.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,105

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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