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Enregistrement W6940387436 · doi:10.1139/cjps2013-243

Disease reaction to Fusarium avenaceum and yield losses in narrow-leafed lupin lines

2014· article· en· W6940387436 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingYield (engineering)InoculationFusariumBlightSeeding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chang, K. F., Hwang, S. F., Ahmed, H. U., Strelkov, S. E., Gossen, B. D., Turnbull, G. D. and Blade, S. F. 2014. Disease reaction to Fusarium avenaceum and yield losses in narrow-leafed lupin lines. Can. J. Plant Sci. 94: 1211-1218. Seedling blight and root rot caused by Fusarium avenaceum are important constraints to the expansion of lupin (Lupinus angustifolius) production in Alberta, Canada. The reaction of 19 narrow-leafed lupin lines to F. avenaceum was assessed in inoculated field trials in Alberta from 2006 to 2008. Although none of the lines were highly resistant to F. avenaceum, the lines F6RF, MLU-122 and MLU-318-1 had the smallest reduction in emergence and MLU-320 and MLU-324 had the smallest reduction in seed yield as a result of inoculation under field conditions. The stability analysis of yield revealed that lupin lines MLU-324, W12-W5, MLU-320 and MLU-318-1 were more stable in comparison to other lupin lines included in the study. Yield loss was not consistently associated with seedling emergence, likely because the seeding rate may have been higher than required to achieve the yield potential of these lines in Alberta. A companion field study was conducted at Lacombe, Alberta, in 2006 and Edmonton, Alberta, in 2007; seedling emergence and seed yield of the susceptible lupin cv. Arabella declined linearly with increasing levels of seed infestation, and the relationships were summarized using regression analysis. Seedling emergence and yield were strongly correlated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,030 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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