The Prediction of Population Dynamics Based on the Spatial Distribution Pattern of Brown Planthopper (Nilaparvata lugen Stal.) Using Exponential Smoothing – Local Spatial Statistics
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Notice bibliographique
Résumé
This study aims to predict the population dynamics of Brown Planthopper (BPH) in highly endemic areas of Central Java province, Indonesia. The research was conducted by modifying the method proposed by Legendre and Fortin (1989), through three stages. Those were predicting BPH attacks using Exponential Smoothing Holt Winter, analyzing spatial structure using I, C and Z test on Local Statistic, and making the connectivity inter the periodic predictions of planting season. The results showed that, the studied areas will experience the hotspots phenomenon based on the analysis by the method of Moran's I, Geary's C and Getis Ord Statistic. The analysis of Local Moran's and Getis Ord showed that, four counties namely Boyolali, Klaten, Karanganyar and Sragen experienced a local migration current from region to region around them, whereas other counties are independent. The migration current was influenced by topography, biotic interactions, and anthropogenic factor. Viewed from the spatial scalability in the studied areas, there are four categories of BPH population distribution; point, site, local, and landscape. BPH local migration interregion happened in the County of Klaten, Boyolali, Karanganyar and Sragen. It was caused by some factors: (1) the local climate, (2) the repetition of the use of rice plant variety in a long time, (3) the use of insecticide intensively (3-4 times in one planting period/season), and (4) the irrigation, allowing the spread of BPH larvae and eggs into its surroundings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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