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Record W2125426323 · doi:10.7202/038237ar

Histoire de la nématologie au Québec : ce n’est qu’un début!

2009· article· fr· W2125426323 on OpenAlexaffvenueabout
Guy Bélair

Bibliographic record

VenuePhytoprotection · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicEntomopathogenic Microorganisms in Pest Control
Canadian institutionsAgriculture and Agri-Food Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des 100 ans de la Société de protection des plantes du Québec, la nématologie a évolué au même rythme dans notre belle province que dans les autres pays développés du monde. À la suite des premières observations de pertes majeures au champ effectuées dans les années 1940-1950, des enquêtes nématologiques à l’échelle provinciale ont été réalisées afin de définir les problématiques. Dans les années 1960, 70 et 80, des essais d’efficacité de nématicides ont été effectués par les compagnies de pesticides et le gouvernement fédéral. Dans les années 1980, on assiste à l’émergence des programmes de lutte intégrée, du dépistage des ravageurs et de la recherche de moyens de lutte de remplacement (rotation, date de semis, tolérances, etc.) dans le but de réduire la dépendance aux nématicides. La lutte intégrée passe par des connaissances sur la distribution spatiale des nématodes et le développement d’outils de dépistage rapide requis et adoptés par les réseaux de dépistage ( scouting ), un secteur qui demeure encore innovateur jusqu’à aujourd’hui en Amérique du Nord et en Europe. La découverte récente du nématode doré Globodera rostochiensis , un nématode de quarantaine au Canada, a plongé rapidement la nématologie dans le XXI e siècle avec l’utilisation des techniques d’identification à l’aide d’outils biomoléculaires, la mise en place d’un programme d’amélioration génétique avec marqueurs spécifiques pour identifier les gènes dominants de résistance ainsi que la mise au point de techniques PCR en temps réel pour quantifier le nombre d’oeufs viables dans le sol.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.576
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2009
Admission routes3
Has abstractyes

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