Efficacy of Neem Tree (Azadirachta indica A. Jusieu) Extract on White Cabbage Aphid (Brevicoryne brassicae L. (Hem: Aphididae) Control in the Field
Notice bibliographique
Résumé
Neem tree extracts from root, bark and leaves have generally been used in the control of pests. The extracts’ efficacy in the control of aphids in cabbages under smallholder farming systems formed the subject of the study. The dose of the admixture of the extract that effectively controlled aphids was determined through experimental methods that involved harvesting and crashing 0.1 × 10-4 of Neem tree parts. The extract was fermented for 18-48 hours.Treatment tests solutions varied were 20 mL, 30 mL and 40 mL of the extract respectively in 10litres of water and applied to cabbage in the field at intervals of once a week, twice a week and once in 2 weeks in a triplicated completely Randomized Block Design. The treated plants were observed for average number of live aphids, number of dead aphids, degree of leaf perforation, leaf curls, stunting, and finally the yield of the cabbage visa vis treatments. Aphid counts at the concentration of 30mL in 10L of water were significantly lower for live aphids and higher for dead aphids (P < 0.05), Although all treatments revealed significant differences from the control in terms of Aphid mortality, overall mean aphid counts showed a reduction in number (implying high mortality) with an increase in the concentration of Neem extract applied and cabbage vigour increased with increase in the frequency of admixture application, with a bi-weekly application producing significant results (P < 0.05). High concentration (40 mL) more effectively controlled aphids but resulted in mild scorched leaves. Smallholder farmers should take advantage of the naturally available Neem tree concoctions of 30 mLs in 10litres of water twice a week to keep aphid’s population below the economic injury level.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».