Prevalence and Eco-Friendly Management of Some Important Nursery Diseases of Mango in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
A survey was carried out to record the prevalence of the nursery diseases in four mango varieties (Gopalbhog, Langra, Amropali and Seedless) in some selected growing areas viz. Chapai Nawabganj, Rajshahi, Dinajpur and Mymensingh in Bangladesh. Altogether nine different diseases viz. anthracnose, die-back, malformation, scab, powdery mildew, sooty mould, red rust, gummosis and bacterial leaf spot were recorded during the period of survey. All the diseases were found in the nurseries of Chapai Nawabganj, but Gummosis was not observed in Rajshahi, Dinajpur and Mymensingh and die-back was also not found in Dinajpur. Only anthracnose was recorded in Kajla sinduri in Rajshahi and Kancha mithi in Dinajpur. Out of the 40 mango varieties surveyed occurrence of higher number of diseases were recorded in Amropali (9), Mollica (7), Langra (8), Aswina (8), Khirsapat (8), Fazli (8), Vustara (6), Bogra gooti (6), BARI Aam-2 (6), BARI Aam-4 (6), Mohananda (5), Polyembryony (7), Gopalbhog (7), Hybrid 10 (6), Nilambari (6), Mixed special (6) and Seedless (7). The efficacy of BAU-Biofungicide and four different fungicides viz. Amistar, Tilt 250 EC, Bavistin and Dithane M-45 in the nursery of four mango varieties (Gopalbhog, Langra, Amropali and Seedless) were evaluated in FTIP, Department of Horticulture, Bangladesh Agricultural University, Mymensingh. BAU-Biofungicide showed good effect in controlling anthracnose, die-back, powdery mildew, bacterial leaf spot and sooty mould of mango whereas Dithane M-45 was found best for controlling red rust of mango. Dithane M-45 followed by BAU-Biofungicide and Bavistin resulted reduction of powdery mildew incidence over control while the severity of powdery mildew was lowest in Bavistin followed by Dithane M-45 and BAU-Biofungicide.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».