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Record W7005349793

Potentiel des uv-c appliqués en pré-récolte sur la laitue comme approche écologique contre la tache bactérienne

2022· dissertation· fr· W7005349793 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicLight effects on plants
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsZea maysPoison controlLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La laitue (Lactuca sativa L.) est l’un des légumes feuilles les plus consommés au monde. Sa sensibilité à la tache bactérienne (TBL) causée par Xanthomonas campestris pv. vitians (Xcv) peut entrainer des pertes de rendement de 100%. Pour réduire ces pertes de rendement, le contrôle de la TBL repose presqu’exclusivement sur le Confine Extra, le seul produit homologué au Canada. Cette dépendance au Confine Extra peut avoir des conséquences néfastes pour l'environnement à long terme en raison de son accumulation dans le sol, comme c’est le cas pour le cuivre en agriculture biologique. Par conséquent, la recherche de nouvelles approches biologiques efficaces s’impose afin de pouvoir améliorer le contrôle de la TBL. Des études récentes ont indiqué que l'hormèse UV-C, soit l'utilisation de faibles doses d'UV-C qui activent la défense de la plante avant la récolte est efficace pour réduire le développement des maladies chez certaines espèces végétales. Les principaux objectifs de la présente thèse étaient de démontrer le potentiel des UV-C comme une approche écologique appliquée au stade pré-récolte pour lutter contre Xcv et d’élucider les mécanismes physiologiques induits par ce traitement et pouvant expliquer son efficacité. 
\nDans un premier temps, une série d'essais indépendants a été menée pour évaluer l'utilisation répétée d’une dose hormétique de 0,4 kJ/m2 du rayonnement UV-C pour contrôler Xcv et pour évaluer l'impact de ce traitement sur le rendement de la laitue. Cette étude a permis de montrer une réduction de 30 à 50% de la sensibilité de la laitue à la TBL en fonction du nombre de cycles de traitement UV-C sans effets négatifs sur les caractéristiques agronomiques. Cette étude a également montré que les traitements aux UV-C ont entrainé une augmentation des concentrations totales de minéraux, de la durée de conservation et de la masse sèche. Enfin, une réduction significative de la teneur en eau et une réduction de la longueur du cœur des laitues (tige compacte) observées dans les laitues traitées aux UV-C pourraient contribuer à réduire les pertes lors de la transformation en produits de 4ième gamme.
\nDans un deuxième temps, grâce à une analyse transcriptomique effectuée sur des échantillons prélevés aux premiers stades après le traitement UV-C, la réponse de la laitue aux UV-C seuls ou à la fois aux UV-C et à Xcv a été étudiée. Les résultats ont révélé une expression différentielle des gènes associés à l'homéostasie, la croissance et la défense. En utilisant les données de la présente étude et les informations disponibles dans la littérature, un modèle hypothétique décrivant les mécanismes de régulation induits par les traitements UV-C avant la récolte et qui sous-tendent potentiellement la résistance améliorée de la laitue contre Xcv a été développé. Nous concluons que l'hormèse UV-C, dans les conditions décrites dans la présente étude, est un eustress efficace qui n'interfère pas avec la croissance normale des plantes ou leur capacité à se défendre contre d'autres facteurs de stress potentiels. Les connaissances acquises dans le cadre de ce travail pourraient promouvoir l'hormèse UV-C avant la récolte comme une approche respectueuse de l'environnement dans un contexte de lutte intégrée contre la TBL.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.685
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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