Towards measures of the eradicability of rain-splashed crop diseases
Notice bibliographique
Résumé
Controlling rain-splashed crop diseases is an extremely difficult task. Their spread is a complicated process and large-scale field surveys to determine the extent of an incursion over a large area are often economically intractable. A failed attempt at control or eradication of a pathogen can be very costly. In 1996 there was a major incursion of lupin anthracnose in Western Australia, which crippled the albus lupin industry. At the time of the outbreak a wide-spread survey was undertaken to estimate the extent of the incursion. A containment protocol involving broad-scale crop destruction was put into place with the view of eradicating the disease. This eradication attempt subsequently failed due to wild lupins acting as a reservoir for the disease from road verges and non-arable land outside the cropping area. There was also evidence of long distance dispersal vectors such as native budworm. Had all the relevant information related to spread and spatial habitat suitability been collected and taken into account, the decision to destroy the crops may not have been made and significant economic losses to growers may have been avoided. Estimates of the current extent of an incursion based solely on incomplete empirical data are likely to be inaccurate, as are predictions of the future trajectory of an incursion that do not take into account all available information. Therefore any control or eradication attempt based on these estimates and predictions may be ineffective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».