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Enregistrement W2737380369 · doi:10.5539/jmr.v9n4p101

A Mathematical Model for the Vector Transmission and Control of Banana Xanthomonas Wilt

2017· article· en· W2737380369 sur OpenAlexvenueno aff
Kweyunga Eliab Horub, Julius Tumwiine

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsEquilibrium pointLyapunov functionStability (learning theory)Stability theoryApplied mathematicsTransmission (telecommunications)Basic reproduction numberXanthomonasMathematical analysisBiologyComputer scienceNonlinear systemDifferential equationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Banana Xanthomonas wilt is currently wrecking havoc in East and Central Africa. In this paper, a novel theoretical model for the transmission of banana Xanthomonas wilt by insect vectors is formulated and analyzed. The model incorporates roguing of infected plants and replanting using healthy suckers. The model is analyzed for the existence and stability of the equilibrium points. The global stability of the disease-free equilibrium point was determined by using a Lyapunov function and LaSalle's invariance principle. For the global stability of the endemic equilibrium point, the theory of competitive systems, compound matrices and stability of periodic orbits were used. It was established that if the basic reproduction number satisfies $R_0 \leq 1$, the disease-free equilibrium point is globally stable and the disease will be wiped out and if $R_0 > 1,$ the endemic equilibrium is stable and the disease persists. A numerical simulation of the model was also carried out. It was found out that at appropriate roguing and replanting, the disease can be contained.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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