A mail survey of growers to estimate potato common scab prevalence and economic loss in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A mail-out survey of Canadian potato growers was conducted in February 2003 to determine common scab prevalence and extent of economic loss resulting from scab for their 2002 yield. A survey of this type is feasible given that the disease is readily observed on the surface of the tubers. A questionnaire was sent to grower associations for distribution to a sample of their membership. All provinces except British Columbia and Newfoundland and Labrador participated. The overall response rate (24%) was comparable to other mail surveys sent to growers. Response bias may therefore influence estimates. The mean prevalence of scab was 82%, representing a mean economic loss of Can$7500–$8500 (95% confidence) per farm or Can$90–$102 per hectare. The resulting estimated total economic loss to scab was between Can$15.3 and $17.3 million. Scab was most prevalent in eastern Canada, with Quebec reporting the highest mean loss per hectare. Scab was least prevalent in western Canada, occurring at low severity if present. The distribution of common scab may be related to irrigation, years in production, and type of production, among other factors. The results of this survey will serve as a baseline measure to study disease trends when compared with future survey results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».