Spatial variability of leaf wetness duration in cotton, coffee and banana crop canopies
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of leaf wetness duration for plant disease epidemiology, there has been little attention paid to research on how its variability relates to different cropping situations. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of leaf wetness duration (LWD) in three crops, comparing these measurements with turfgrass LWD, obtained in a standard weather station. LWD was measured by electronic sensors in three crops with different canopy structures and leaf area: cotton, coffee and banana. For the cotton crop, cylindrical sensors were deployed at the lower third and on the top of the canopy, facing southwest. For the coffee crop, flat plate sensors were installed in the lower third of the canopy facing northeast and southwest; in the middle third facing northeast and southwest; and inside and on the top of the canopy. For the banana canopy, cylindrical sensors were used to measure LWD in the lower third of the canopy and in the upper third of the plant. Turfgrass LWD was simultaneously measured in a nearby standard weather station. The LWD showed different patterns of variation in the three crop canopies. For coffee plants, the longest LWD was found in the lower portions of the canopy; for the banana crop, the upper third of the canopy showed the longest LWD; whereas for the cotton crop no difference was observed between the top and lower third of the canopy. Turfgrass LWD presented a good relationship with LWD measured on the top or in the upper third of the crops. Thus, the estimate of crop LWD can be perfomed based on turfgrass LWD, this being a useful tool for plant disease management purposes for crops in which the longer LWD occurs at the upper canopy portion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».