Évaluation de maladies racinaires du soya dans des champs de la Montérégie en 2014 et 2015
Bibliographic record
Abstract
Un inventaire des maladies racinaires du soya causées par des champignons et des oomycètes a été réalisé en 2014 et 2015 dans 80 champs situés en Montérégie et 4 au Centre-du-Québec. Douze plantules au stade de deux feuilles trifoliées ont été prélevées par champ pour évaluer l’état sanitaire de leurs racines (indice racinaire) selon une échelle de 1 à 5 (1 = belles racines abondantes ; 5 = nécroses et peu de racines), et pour révéler dans ces racines, à l’aide de techniques de mise en culture, la présence de champignons et d’oomycètes pathogènes. L’indice racinaire moyen pour l’ensemble des champs était de 2,6 en 2014 et 3,2 en 2015. Des espèces de Pythium et de Fusarium étaient présentes dans presque 100 % des champs chaque année, alors que Rhizoctonia solani et Thielaviopsis basicola ont été plus abondants en 2015 (88 % des champs) qu’en 2014 (52 %). Phytophthora sojae n’a été isolé d’aucune racine, mais l’a été à partir des sols de 37 % des champs. Les espèces de Fusarium les plus fréquentes étaient F. solani, F. oxysporum et F. equiseti, présentes dans au moins 60 % des champs. La méthode d’analyse « stepwise » a sélectionné trois facteurs pour expliquer la variation de l’indice racinaire, dont deux ont montré des différences significatives entre leurs niveaux, soit le type de semence (indice plus élevé pour non-OGM que pour OGM) et le nombre d’années en culture de soya au cours des quatre dernières années (indice augmentant avec le nombre d’années). Le travail du sol a été le seul facteur sélectionné pour expliquer la variation des Fusarium totaux (somme diminuant avec l’intensité du travail de 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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".