BYDV PREDICTOR: a simulation model to predict aphid arrival, epidemics of <i>Barley yellow dwarf virus</i> and yield losses in wheat crops in a Mediterranean‐type environment
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Notice bibliographique
Résumé
BYDV PREDICTOR, a simulation model, was developed to forecast aphid outbreaks and Barley yellow dwarf virus (BYDV) epidemics in wheat crops in the grainbelt region of southwest Australia, which has a Mediterranean‐type climate. The model used daily rainfall and mean temperature to predict aphid ( Rhopalosiphum padi ) buildup in each locality before the commencement of the cereal‐growing season in late autumn, and to forecast the timing of aphid immigration into crops. The introduction of BYDV by aphid immigrants, aphid buildup within the crop, spread of BYDV, and yield losses were predicted for different sowing dates. The model simulations were validated with 10 years’ field data from five different sites in the grainbelt, representing a wide range of scenarios. When first aphid arrival dates ranging from 1 June to 2 September were compared with predictions, 65% of the variation between sites and years was explained. Progress curves for the predicted percentage of plants infected with the serotype BYDV‐PAV closely resembled the starting point and shape of those recorded in 14 out of 18 scenarios. Sensitivity analysis confirmed that the combination of a high proportion of immigrants vectoring BYDV, early sowing of crops and early start to aphid arrival relative to sowing date led to the most BYDV spread and greatest yield loss. The model was incorporated into a decision support system used by farmers in targeting sprays against aphids to prevent virus spread in autumn and winter. BYDV PREDICTOR could serve as a template for modelling similar virus/aphid vector pathosystems in other regions of the world, especially those with Mediterranean‐type climates.
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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 découle