Two weather‐based models for predicting the onset of seasonal release of ascospores of <i>Leptosphaeria maculans</i> or <i>L. biglobosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Weather‐based models (Improved Blackleg Sporacle and SporacleEzy) to predict the date of onset of seasonal release from oilseed rape debris of ascospores of Leptosphaeria maculans or L. biglobosa , causes of phoma stem canker, were developed and tested with data from diverse environments in Australia, Canada, France, Poland and the UK. Parameters were estimated, using the same datasets from experiments in the UK and Poland, with an accuracy of root mean squared deviation ( RMSD ) of 7·4 (with a bias of −4·54, L . maculans ) and 8·5 (with a bias of 0·30, L. biglobosa ) days for Improved Blackleg Sporacle, and of 2·9 (with a bias of −0·06, L . maculans ) and 7·3 (with a bias of −1·18, L. biglobosa ) days for SporacleEzy. When tested with data independent of those used for parameter estimation, overall predictions agreed well with observed data in five countries, both for Improved Blackleg Sporacle ( R 2 = 0·96, slope = 1·00, standard error = 0·03, P > 0·05, n = 46) and SporacleEzy ( R 2 = 0·96, slope = 0·98, standard error = 0·03, P > 0·05, n = 46). However, SporacleEzy performed better in Australia, Canada, Poland and the UK ( RMSD = 10·6, 9·7, 5·4 and 3·4 days, respectively) than Improved Blackleg Sporacle ( RMSD = 11·7, 11·0, 5·6 and 6·5 days, respectively). In contrast, the prediction from Improved Blackleg Sporacle ( RMSD = 8·0 days) was better in France than that from SporacleEzy ( RMSD = 15·9 days). Sensitivity analysis showed that better parameter estimation could improve the quality of prediction of SporacleEzy ( RMSD = 7·6 days) under French conditions. These models are capable of estimating the first seasonal release of ascospores of organisms causing phoma stem canker on oilseed rape under many climates and thus could contribute to development of strategies for control of the disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».