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Enregistrement W2314294147 · doi:10.1094/php-2011-0411-01-rv

Cucurbit Downy Mildew ipmPIPE: A Next Generation Web-based Interactive Tool for Disease Management and Extension Outreach

2011· article· en· W2314294147 sur OpenAlexaff
Peter S. Ojiambo, Gerald J. Holmes, W.M. Britton, M. Babadoost, Steve Bost, Ryan Boyles, Mark S. Brooks, J. P. Damicone, Martin A. Draper, Daniel S. Egel, Kathryne L. Everts, D. M. Ferrin, Amanda J. Gevens, Beth K. Gugino, M. K. Hausbeck, David Ingram, Thomas Isakeit, Anthony P. Keinath, S. T. Koike, David B. Langston, M. T. McGrath, Sally A. Miller, R. P. Mulrooney, Steven L. Rideout, E. Roddy, K. W. Seebold, Edward J. Sikora, A. Thornton, Robert L. Wick, Christian A. Wyenandt, Sheng S. Zhang

Notice bibliographique

RevuePlant Health Progress · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFungicideDowny mildewPseudoperonospora cubensisOutreachDisease controlDisease managementBiologyCropPowdery mildewAgricultureAgricultural scienceAgronomyBiotechnologyPolitical scienceEcologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cucurbit downy mildew (CDM), caused by Pseudoperonospora cubensis, is one of the most important diseases affecting cucurbits worldwide. In the USA, host resistance in cucumber had adequately controlled the disease with very minimal application of fungicides from the late 1960s to 2004. In 2004, there was a resurgence of the disease that devastated the cucumber crop in several states in the eastern USA. Since then, host plant resistance alone has not been sufficient to adequately control the disease and now control relies heavily on application of fungicides. To effectively apply fungicides in a timely manner, cucurbit growers, extension personnel, and crop consultants and advisors can now utilize information on disease occurrence and predicted spread disseminated through the United States Department of Agriculture's CDM ipmPIPE decision support system developed by scientists at North Carolina State University. Based on a survey conducted in Georgia, North Carolina, and Michigan, the CDM ipmPIPE resulted in an average reduction of 2 to 3 fungicide applications in 2009 compared to calendar-based fungicide sprays. With approximately 122,000 acres of cucurbits in these three states, this translates to more than $6 million in savings to the producers in these three states. Economic savings and positive environmental implications of reduced fungicide applications demonstrate the value of a coordinated national monitoring network for management of a plant disease that is disseminated aerially over long distances. Accepted for publication 31 January 2011. Published 11 April 2011.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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