Bibliographic record
Abstract
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 doréGlobodera rostochiensis, un nématode de quarantaine au Canada, a plongé rapidement la nématologie dans le XXIesiècle 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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".