Nitelikli Bal Kabağı (Cucurbita moschata Duchesne) Hatlarının Fusarium oxysporum f. sp. cucumerinum’a Dayanıklılık Durumlarının Belirlenmesi
Bibliographic record
Abstract
Türkiye’de hıyar yetiştirilen bölgelerde üretimi sınırlayan önemli faktörlerden birisi de toprak kökenli patojen fungusların oluşturduğu hastalıklardır. Solgunluk hastalığına neden olan Fusarium oxysporum f. sp. cucumerinum J.H. Owen (FOC), hıyar yetiştiriciliğinde verim kaybına neden olan önemli funguslardan biridir. Bu hastalığın mücadelesinde aşılı fide kullanımı etkili bir yöntemdir. Aşılı hıyar fidesi üretiminde anaç olarak en fazla bal kabakları kullanılmaktadır. Bu araştırmada, nitelikli 43 bal kabağı hattının F. oxysporum f. sp. cucumerinum’a karşı reaksiyonlarının saptanması ve patojen ile inoküle edilmiş bal kabağı hatları ile kontrol bitkilerinin bazı vejetatif büyüme özellikleri yönünden karşılaştırılması amaçlanmıştır. Denemede, pozitif kontrol olarak Nun 9075 ticari kabak anacı ve negatif kontrol olarak Çengelköy hıyar çeşidi kullanılmıştır. Hastalık testlemesi sonucunda bal kabağı hatlarında hastalık şiddetinin %0 – 66.67 arasında değişim gösterdiği belirlenmiştir. Ayrıca bal kabağı hatlarının büyük bir çoğunluğunun patojene karşı yüksek düzeyde dayanıklı (28 hat) ve orta düzeyde dayanıklı (14 hat) oldukları saptanmıştır. Yüksek düzeyde dayanıklı bulunan bal kabağı hatlarında genel olarak bitki boyu, gövde çapı, yaprak sayısı ve toplam bitki kuru ağırlığı parametreleri yönünden azalışların hassas hatlara göre daha düşük oranlarda olduğu bulunmuştur. Çalışma sonucunda F. oxysporum f. sp. cucumerinum’a dayanıklı olarak tespit edilen ve vejetatif büyüme parametreleri yönünden de öne çıkan ümit var bal kabağı hatları, devam eden kabak anaç ıslah programında ebeveyn olarak kullanılacaktır.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".