Phytotoxicity of GF‐120 <sup>®</sup> NF Naturalyte <sup>®</sup> fruit fly bait carrier on sweet cherry ( <i>Prunus avium</i> L.) foliage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Six sweet cherry (Prunus avium L.) cultivars were tested with GF-120 with spinosad (0.2 g L(-1) spinosad bait) or without it (blank bait) to understand leaf phytotoxicity observed in the field. RESULTS: Spinosad bait and blank bait did not differ significantly with respect to damage observed. Leaf damage was found almost exclusively at the abaxial (lower) surfaces with the doses (0, 17, 20, 25 or 40%) and cultivars tested. The effects of the blank bait on abaxial surfaces increased from 24 to 168 h, and with dose, in terms of the proportion of droplets (0.00, 0.42, 0.52, 0.75 or 0.94) and area (0.0, 18.7, 23.5, 40.5 or 91.6 mm) burned. In addition, chlorophyll was reduced with increasing dose on abaxial surfaces (SPAD = 44.6, 36.1, 34.1, 31.0, 21.5), but not on adaxial (upper) surfaces (SPAD = 44.6, 44.2, 44.0, 44.8, 44.4). The chlorophyll level in undamaged leaves (adaxial surfaces) differed by cultivar. Cherry leaves were less damaged by a 20% bait application in June (0.26) than in July (0.46) and August (0.50). Incidental insect leaf feeding at bait locations occurred at a low rate and was highest on abaxial bait surfaces. CONCLUSIONS: Applying GF-120 to the adaxial leaf surface, or at doses of
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».