Legume <I>ipm</I>PIPE: A New Option for Generating, Summarizing, and Disseminating Real-Time Pest Data to Stakeholders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Legume Integrated Pest Management Pest Information Platform for Extension and Education (ipmPIPE) leverages a variety of programs and resources based on data collected from legume sentinel or mobile plots in as many as 25 states and in Canada and Mexico through collaborations with in-country scientists. It identified priority fungal, bacterial, and viral pathogens or diseases and insect pests (including pathogen vectors) for monitoring based upon sampling and diagnostic protocols, and kit-based high output viral immunoassays for use by National Plant Diagnostic Network (NPDN) labs. Another key feature of the Legume ipmPIPE is its enhanced communication between scientists specializing in legumes and collated data reporting from across the United States. It capitalizes upon a Web-based platform for information access and display to extension educators, research scientists, industry, and other stakeholders with a portfolio of management and education tools. Project specialists have distributed a set of 24 pocket sized cards (print and online versions) to legume stakeholders and integrated pest management personnel that improves the accuracy of plant growth stage descriptions, plant pathogen or disease and insect pest diagnostics for legume crops such as common bean, chickpea, lentil, field pea, lima bean, and cowpea. The goal of the Legume ipmPIPE is to identify causes of losses (yield, quality, economic) in legumes and assist producers in minimizing those losses by implementing integrated pest management of pathogens and insect pests.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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.
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 découle