A review of techniques for detecting Huanglongbing (greening) in citrus
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».