Comparaison de techniques d’identification des Erwinia et des Pseudomonas responsables de la pourriture molle
Bibliographic record
Abstract
Trois méthodes, soit la caractérisation physiologique, l'utilisation de systèmes miniaturisés d'identification (API 20E, API NFT et Biolog) et l'analyse du profil électrophorétique des protéines sécrétées, ont été expérimentées afin de déterminer une technique précise et rapide d'identification des Pseudomonas et des Erwinia responsables de la pourriture molle. L'analyse des patrons électrophorétiques des protéines sécrétées est une méthode très efficace pour identifier les différentes espèces pectinolytiques de Pseudomonas fluorescents. Le système Biolog reconnaît efficacement le P. marginalis et le P. viridiflava . Le système API NFT est efficace pour l'identification du P. marginalis , du P. viridiflava et du P. syringae . C'est le système API 20E qui s'est avéré le plus efficace pour l'identification des Erwinia . L'électrophorèse des protéines sécrétées et le système API NFT permettent une identification rapide et efficace des Pseudomonas , tandis que pour les Erwinia , seul le système API20E est performant.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".