Estimating the global severity of potato late blight with GIS‐linked disease forecast models
Notice bibliographique
Résumé
Global severity of potato late blight was estimated by linking two disease forecast models, Blitecast and Simcast, to a climate data base in a geographic information system (GIS). The disease forecast models indirectly estimate late blight severity by determining how many sprays are needed during a growing season as a function of the weather. Global zonation of estimated late blight severity was similar for both forecast models, but Blitecast generally predicted a lower number of sprays. With both forecast models, there were strong differences between potato production zones. Zones of high late blight severity include the tropical highlands, western Europe, the east coast of Canada and northern USA, south‐eastern Brazil and central‐southern China. Major production zones with a low late blight severity include the western plains in India, where irrigated potato is produced in the cool dry season, north‐central China, and the north‐western USA. Using a global GIS data base of potato production, the average number of sprays was calculated by country. These averages were compared with estimates of current fungicide use. The results using Blitecast and Simcast were correlated but only Blitecast estimates correlated with observed data for developed countries. The estimated number of sprays, whether from Blitecast or Simcast, did not correlate with the observed number of sprays in developing countries, and in a number of developing countries the predicted optimal number of sprays was much higher than the actual number observed. In these countries, increased access to host resistance and fungicides could have a strong economic impact.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».