Crescimento micelial e produção de escleródios de isolados de Sclerotinia sclerotiorum sob diferentes regimes de luz e temperatura
Bibliographic record
Abstract
O mofo-branco causado pelo fungo Sclerotinia slerotiorum está entre as principais doenças do feijoeiro. A avaliação de genótipos resistentes é de grande importância para identificação de fontes de resistência a esse fungo. Para as avaliações fenotípicas, é necessário a inoculação em plantas diretamente com o fungo e para isso, o seu cultivo em meio artificial faz-se necessário. O objetivo deste estudo, foi estabelecer um protocolo para crescimento micelial e formação de escleródios do fungo S. sclerotiorum testando diferentes regimes de luz e temperatura. Foram utilizados dois isolados diferentes (UFLA154 e UFLA22). Estes foram cultivados em meio de cultura BDA em três regimes de luz/temperatura: 01: Escuro em geladeira (temperatura de aproximadamente 4 ºC); 02: Fotoperíodo e temperatura ambiente (fotoperíodo de aproximadamente 12 h); 03: escuro e temperatura ambiente). Foi realizada a medição radial do crescimento micelial e contagem do número de escleródios. Dos isolados testados, o UFLA154 apresentou crescimento micelial e produção de esclerodios maior. Na indisponibilidade de equipamentos apropriados de controle de luz e temperatura, como uma BOD por exemplo, o crescimento dos isolados testados do fungo S. Sclerotiorum em fotoperíodo e temperatura ambientes é satisfatório. A temperatura apresentou maior influência que o fotoperíodo no crescimento micelial e produção de escleródio.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".