Quantifying the intrarater repeatability and interrater reliability of visual and remote-sensing disease-assessment methods in the alfalfa foliar pathosystem
Notice bibliographique
Résumé
The precision of visual and remote-sensing assessment methods for the alfalfa foliar pathosystems was studied. Precision was defined as the intrarater repeatability and interrater reliability of a disease-assessment method. Visual disease assessments were performed on 10 alfalfa stems per plot by four raters for disease incidence, disease severity, and percent defoliation. Remote-sensing assessments were also performed by the same four raters, using a hand-held, multispectral radiometer to measure the percentage of sunlight reflected from alfalfa canopies. The F statistics, intercepts, slopes, coefficients of determination (R 2), standard errors of the estimate for y, and coefficients of variation were used to quantify and compare the repeatabilities and reliabilities of each assessment method. Among the three visual disease-assessment methods evaluated, percent defoliation had the highest intrarater repeatability and interrater reliability with R 2 ranging from 0.89 to 0.97, whereas R 2 ranged from 0.15 to 0.95 among the four raters for disease incidence and disease severity. For intrarater repeatabilities and interrater reliabilities with the remote-sensing assessment method, R 2 ranged from 0.87 to 0.99. The standard errors of the estimate for y and coefficients of variation values for intrarater repeatabilities and interrater reliabilities, when using the remote-sensing assessment method, were approximately one half of the values for the percent-defoliation assessment method. In summary, percent defoliation had the best precision among the three visual assessment methods, and the percent-reflectance assessment method had the highest precision compared with all three visual assessment methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».