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Enregistrement W1986397792 · doi:10.5539/sar.v2n3p1

Effects of Sowing Date on Sunflower (Helianthus annuus) Damage by Pachnoda interrupta (Coleoptera: Scarabaeidae) and an Economic Threshold Levels for Its Management at Maiduguri, Sudan Savannah Ecological Zone of Nigeria

2013· article· en· W1986397792 sur OpenAlexvenueno aff
G. Abdullahi, B. M. Sastawa, Shehu A

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingSunflowerHelianthus annuusBiologyAnimal scienceYield (engineering)AgronomyField experimentPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>Pachnoda interrupta</em> is one of the head-infesting insect pests of sunflower in Maiduguri. Two separate field experiment(one each for sowing date effect and threshold level) were conducted to investigate the influence of sowing date on damage and yield loss by <em>P. interrupta</em> on sunflower and the economic threshold level for its control in Maiduguri. The result for influence of sowing date experiment shows that percentage incidence of infestation was highly significant on sunflower sown on the 5<sup>th</sup> July than other planting date except that of 26<sup>th</sup> July. Significantly lower damage was recorded on sunflower sown on 19<sup>th</sup> July than those on the 5<sup>th</sup> and grain yield loss was also significantly higher on 26<sup>th</sup> July sowings than all other dates. The results for economic threshold level experiment indicated that 2.38 and 2.36 beetles/head were the economic threshold level for flowing and milky grain stage respectively and there was a 1:4.9 cost: benefit ratio/ ha. This means that there is a 20% return for every unit of inputs. The result implies that 19<sup>th</sup> of July is the best planting date to reduce infestations, damage and yield loss from <em>P. interrupta</em> in Maiduguri and artificial control measures should be initiated when there are 1.9 to 2.0 beetles/plant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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