Effet de diverses souches du Trichoderma sur la croissance d'une culture de tomate en serre et leur aptitude à coloniser les racines et le substrat
Bibliographic record
Abstract
Les champignons du genreTrichoderma, connus depuis 1887 pour leurs propriétés antagonistes, ont été utilisés comme agents de lutte biologique contre un large spectre de phytopathogènes. Récemment, certaines études ont démontré l'aptitude desTrichodermaà stimuler la croissance de certaines plantes. Ainsi, l'effet de six souches duTrichodermasur les paramètres de croissance et de rendement d'une culture de tomate en serre a été étudié. Les résultats montrent que toutes les souches duT. harzianumont stimulé la croissance de la tomate, notamment les biomasses végétative et racinaire, alors que leT. viriden'a pas eu un effet significativement différent par rapport au témoin. L'effet duTrichodermasur l'incidence des maladies foliaires a aussi été très net pour des souches deT. harzianumqui ont protégé à 100 % les feuilles de tomate. La colonisation des racines par les différentes souches duTrichodermane diffère pas significativement entre les souches duT. harzianum(86 à 100 %), alors qu'elle est significativement plus faible pour la souche TV1duT. viride.De même, les souches duTrichodermaont pu se maintenir à un niveau très élevé dans la rhizosphère par rapport aux témoins.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".