An Integrated Pest Management Adoption Survey of Sweet Corn Growers in the Great Lakes Region
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
Sweet corn is one of the most common fresh market vegetable crops grown throughout the north central and north east regions of the United States. In 2008, the Great Lakes Vegetable Working Group measured integrated pest management (IPM) practice adoption by growers of this crop using online and hardcopy surveys over a 10-mo period. The survey asked growers from nine states and Ontario, Canada, which pest management practices they used on their farm operation in the following sections: education, preplant, at-plant, in-season, postharvest, scouting, and demographics. Each individual survey question was ranked by a panel of university specialists and designated as a low, moderate, or high IPM valued activity, with points assigned accordingly. On survey completion, the total points accumulated by the grower would place them into one of three categories; low, moderate, or high IPM adopter. Of the 407 respondents, 130 were placed in the low IPM adoption category, 251 were deemed moderate IPM adopters, and 26 were placed in the high IPM category. Some key general attributes of a high IPM adopter include someone who has grown vegetables for at least 10 yr and has a farm >51 acres (67%) and raises between 21-50 acres of sweet corn (44%). Some key general attributes of a low IPM adopter include less experience on smaller acreage, with 56% having grown vegetables for fewer than 10 yr with 57% on farms smaller than five acres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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