A review of techniques for detecting Huanglongbing (greening) in citrus
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
Huanglongbing (HLB) is the most destructive disease of citrus worldwide. Monitoring of health and detection of diseases in trees is critical for sustainable agriculture. HLB symptoms are virtually the same wherever the disease occurs. The disease is caused by Candidatus Liberibacter spp., vectored by the psyllids Diaphorina citri Kuwayama and Trioza erytreae. Electron microscopy was the first technique used for HLB detection. Nowadays, scientists are working on the development of new techniques for a rapid HLB detection, as there is no sensor commercially accessible for real-time assessment of health conditions in trees. Currently, the most widely used mechanism for monitoring HLB is exploration, which is an expensive, labor-intensive, and time-consuming process. Molecular techniques such as polymerase chain reaction are used for the identification of HLB disease, which requires detailed sampling and processing procedures. Furthermore, investigations are ongoing in spectroscopic and imaging techniques, profiling of plant volatile organic compounds, and isothermal amplification. This study recognizes the need for developing a rapid, cost-effective, and reliable health-monitoring sensor that would facilitate advancements in HLB disease detection. This paper compares the benefits and limitations of these potential methods for HLB detection.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle