HAMA TANAMAN BELIMBING DI WILAYAH KABUPATEN BLITAR JAWA TIMUR
Notice bibliographique
Résumé
Pests of star fruit in Blitar District, East Java. Pest attack causes the production of star fruit decreases. This study aim was to identify the pests of star fruit in Blitar District which could provide an information about pest species, damage symptoms and damage intensity. The research was conducted during August – September 2014 in Gogodeso, Karangsonoand Pojok Villages at Blitar District, East Java. Observations of the pests ware done by determining the four locations of plantation on each villages randomly. Three plants sample were choosen in each plantation location diagonally. Each plant was divided into four quadrant according to wind directions. One branch in the bottom was choosen in each quadrant. Nine species were recorded as pests of starfruit in Blitar district. Pest was identified on the leaf was Pteroma plagiophleps, on the branch was Zeuzera coffeae, on the flower were Toxoptera aurantii and Maconellicoccus hirsutus, whereas those on the fruit were Toxoptera aurantii, Maconellicoccus hirsutus, Thrips javanicus, Helopeltis bradyi, Cryptophlebia leucotreta, Bactrocera dorsalis, and Bactrocera carambolae. The population density of M. hirsutus was higher in Karangsono than in other villages. The highest damage intensity was caused by Bactrocera spp., C. leucotreta and H. bradyi (occured in Gogodeso), whereas the highest damage intensity of T. javanicus occurred in Pojok.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».