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Enregistrement W4417521884 · doi:10.17957/ijab/15.1978

Pathogenicity and Approaches for Management of Anthracnose in Common Bean (Phaseolus vulgaris) in Africa

2022· article· W4417521884 sur OpenAlexfundno aff
Edith Kadege, P. Venkataramana, Teshale Assefa, Joseph Ndunguru, Clare Mukankusi, Jean Claude Rubyogo, The Nelson Mandela African Institution of Science

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agriculture and Biology · 2022
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPathogenicityCrop yieldVirulenceGenetic diversityChemical controlCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common bean plays significant role for human health globally and consumption of common bean is high in Africa as compared to other regions of the world.Despite common bean's potential in Africa, productivity remains low due to diseases, drought and poor crop management.Anthracnose disease plays major role in reducing common bean grain yield in Africa.It is caused by seed-borne fungal pathogen Colletotrichum lindemuthianum leading to 100% yield loss. Limited and fragmented information on fungal infection, pathogenicity and management of common bean anthracnose in Africa affects decisions regarding anthracnose management.This review has been produced to collect information regarding anthracnose disease and its management in beans in Africa, which will be of great value to bean stakeholders.C. lindemuthianum can survive up to five years in infected seeds.During this time, seed is the main source of inoculum, infection and transmission of pathogen to new locations.Other sources and mechanisms of transmission include infected residues, farm tools, water, wind, and disturbance of moist foliage by animals, insects and people.Anthracnose is a hemibiotrophic pathogen, first establishing biotrophic interactions with common bean plant before switching to necrotrophism, causing significant yield loss. Mechanical force, chemical weapons, toxins and growth regulators facilitate pathogenesis.Use of anthracnose-resistant varieties is recommended to control common bean anthracnose followed by integrated anthracnose management.Future research in Africa should focus on why farmers rely heavily on local bean cultivars as seed and should use tricot as tool to screen anthracnose-resistant varieties and evaluate anthracnose management options for increased productivity, nutrition and income.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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