Predicting Soybean Rust Incursions into the North American Continental Interior Using Crop Monitoring, Spore Trapping, and Aerobiological Modeling
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
Between 2005 and 2009, millions of U.S. and Canadian soybean acres that would have received fungicide application remained untreated for soybean rust due to information disseminated through the Integrated Pest Management Pest Information Platform for Extension and Education (ipmPIPE), increasing North American producers' profits by hundreds of millions of dollars each year. The results of our analysis of Phakopsora pachyrhizi urediniospores in rain collections, aerobiology model output, and observations of soybean rust spread in 2007 and 2008 show a strong correspondence between spore collections and model predictions for the continental interior of North America, where soybean is an important crop. The analysis suggests that control practices based on up-to-date maps of soybean rust observations and associated commentary from Extension Specialists delivered by the ipmPIPE may have suppressed the number and strength of inoculum source areas in the southern states and retarded the northward progress of seasonal soybean rust incursions into continental North America. The analysis further indicates that spore trapping and aerobiological modeling can reduce our reliance on the costly Sentinel Plot Network while maintaining the effectiveness of the ipmPIPE system for soybean rust management.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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