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Enregistrement W4416524478 · doi:10.1139/cjm-2025-0232

Biological control of the soil-borne fungal pathogen <i>Fusarium oxysporum</i> f <i>.</i> sp. <i>lycopersici</i> —a review

2025· article· en· W4416524478 sur OpenAlexvenueno aff
Vandana Anand, Udit Yadav

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological pest controlFungicidePathogenAgricultureFusariumProductivityDisease managementSustainable agriculturePlant disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) is one of the most widely cultivated vegetables worldwide, yet its productivity is severely constrained by Fusarium wilt caused by FOL. The pathogen invades the root system and vascular tissues, leading to systemic wilting, plant collapse, and significant yield losses. Although chemical fungicides have been extensively used for management, their long-term effectiveness is declining due to the emergence of fungicide-resistant strains and the associated environmental and health hazards. This growing challenge underscores the urgent need for sustainable alternatives. In this review, we critically synthesize recent advances in the biological control of FOL, focusing on antagonistic fungi, beneficial bacteria, and the role of organic amendments in creating suppressive soils. Unlike earlier reviews that address these components separately, we emphasize their integration within holistic disease management frameworks. We also highlight promising directions, including microbial consortia, molecular insights into pathogen-antagonist interactions, and the potential of combining biological control with precision agriculture tools. Collectively, these strategies offer a sustainable pathway for mitigating Fusarium wilt and ensuring resilient tomato production systems.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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