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Enregistrement W2753793825 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.75

Effect of Different Synthetic Pesticides Against Pink Bollworm Pectinophora gossypiella (Saund.) On Bt. and non-Bt. Cotton Crop

2017· article· en· W2753793825 sur OpenAlexvenueno aff
Imran Ali Rajput, Tajwer Sultana Syed, Arfan Ahmed Gilal, Agha Mushtaque Ahmed, Fahad Nazir Khoso, Ghulam Hussain Abro, Maqsood Anwar Rustamani

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPink bollwormBt cottonToxicologyPesticideCropBiologyAgronomyHorticultureLarvaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field studies were conducted at the farmer’s field in 2015-2016 to determine the effect of three different insecticides (triazon, radiant and polytrin C) on Bt. and non-Bt. cotton varieties against pink bollworm. The results revealed that triazon was observed the most effective pesticide against PBW on both cotton varieties. The mortality reduction percent of 33.99 to 30.45% was recorded at triazon, 27.72 to 26.95% at radiant and 24.68 to 14.48% at polytrin C respectively, in 2015. However, in 2016 the mortality reduction percent decreased but effective trend of these selected pesticides were observed same with mortality reduction percent of 28.15 to 25.46% at triazon, 21.95 to 23.52% at radiant and 19.96 to 16.37% at polytrin C in Bt. and non-Bt. cotton varieties. In present investigation, triazon was observed the most effective pesticide than radiant and polytrin C on larvae of PBW in both Bt. and non-Bt. varieties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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