Extratos aquosos de plantas nativas com potencial uso no manejo da murcha bacteriana do tomateiro Ralstonia solanacearum (Smith 1896) Yabuuchi et al. 1996
Bibliographic record
Abstract
O trabalho objetivou avaliar o potencial biológico de extratos vegetais no manejo de Ralstonia solanacearum (Smith 1896) Yabuuchi et al. 1996. Foram preparados extratos aquosos das folhas de oito espécies vegetais (Chrysobalanus icaco, Caesalpinia leiostachya, Ziziphus joazeiro, Sideroxylon obtusifolium, Momordica charantia, Ceasalpinea pyramidalis, Cleome hassleriana e Dysphania ambrosioides). O antibiograma foi realizado por meio da deposição de alíquotas (0,3 mL) da suspensão bacteriana (10^8 UFC) em placas de Petri. Em seguida, discos de papel filtro, foram embebidos nas concentrações de 0, 20, 40, 60 e 80 mg/mL depositados na placa e incubadas por 48 h até a avaliação. In vivo, mudas de tomateiro da cultivar TY 2006 foram transplantadas em vasos contendo solo esterilizado, já inoculadas com o fitopatógeno 10^8 UFC, neste ensaio, foi adicionado um tratamento com indutor de resistência D-L-aminobutírico (BABA) (0,305 g i.a/1000 mL de H2O). O delineamento estatístico foi inteiramente casualizado com 11 tratamentos e quatro repetições e as médias comparadas pelo teste de Tuckey (p < 0,05). No antibiograma a unidade experimental foi representada por uma placa de Petri com quatro discos. Os dados foram submetidos à análise de variância (ANOVA) e as médias das concentrações dos extratos a uma análise de regressão. Os extratos de melão de são caetano, pau-ferro, catingueira, juá, erva de santa maria e quixabeira formaram halo de inibição sendo estatisticamente significativos. Em condições de casa de vegetação o extrato de quixabeira e BABA proporcionaram menor AACPD e maiores percentuais de proteções da doença reduzindo a severidade, evidenciando suas potencialidades no manejo da fitobacteriose.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".