Validation of a Landscape-Based Model for Whitefly Spread of the Cucurbit Yellow Stunting Disorder Virus to Fall Melons
Notice bibliographique
Résumé
The cucurbit yellow stunting disorder virus (CYSDV) transmitted by Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) has caused significant reductions in fall melon (Cucumis melo L.) yields in Yuma County, Arizona. In a recent landscape-based study, we found evidence that cotton and spring melon fields increased abundance of B. tabaci and spread of CYSDV infection in fall melon fields. Here, we show that a statistical model derived from data collected in 2011-2012 and based on areas of cotton and spring melon fields located within 1,500 m from edges of fall melon fields was sufficient to retrospectively predict incidence of CYSDV infection in fall melon fields during 2007-2010. Nevertheless, the slope of the association between areas of spring melon fields and incidence of CYSDV infection was three times smaller in 2007-2010 than in 2011-2012, whereas the slope of the association between areas of cotton fields and incidence of CYSDV infection was consistent between study periods. Accordingly, predictions were more accurate when data on areas of cotton alone were used as a basis for prediction than when data on areas of cotton and spring melons were used. Validation of this statistical model confirms that crop isolation has potential for reducing incidence of CYSDV infection in fall melon fields in Yuma County, although isolation from cotton may provide more consistent benefits than isolation from spring melon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».