Field occurrence and epidemic dynamics of alfalfa common leaf spot (Pseudopeziza medicaginis) in the mountain area of southern Ningxia
Notice bibliographique
Résumé
Field Occurrence and epidemic dynamics of alfalfa common leaf spot (Pseudopeziza medicaginis) were investigated in the exotic and native varieties at different fields and clipping times. The results showed that the occurrence degree of alfalfa common leaf spot was different with varieties, but the trends of the disease were the same. Within 18 varieties, the highest disease incidence and index were found on Canadian DY and winter hardy alfalfa, the lowest ones found on Guyuan alfalfa, and those on American Zahua alfalfa, WL323, and Zhongmo No. 1 were the middle degree. The development of the disease exhibited a S type curve in seasonal dynamics. The disease began from the end of May to early June, and reached up to exponential phase in July and August, and declined in September. The increased velocity of the disease was the highest in the first and middle ten days of August, and the last ten days of both July and August took second place. The key period of the disease was in July and August. Clipping methods also affected the occurrence and development of the disease. Therefore, rational clipping methods at appropriate time were the available measures to decay, relieve, and control the alfalfa common leaf spot.
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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 | 0,001 | 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 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 ».