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Enregistrement W2907149594 · doi:10.33128/ag.79.3.1

Primjena inertnog prašiva dijatomejske zemlje u kontroli žitnog kukuljičara <i>Rhyzopertha dominica </i>Fab. (Coleoptera: Bostrichidae<i>) na sortama </i>pšenice, raži i zobi

2018· article· sh· W2907149594 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Paponja, Anita Liška, Vlatka Rozman, Pavo Lucić

Notice bibliographique

RevueAgronomski glasnik · 2018
Typearticle
Languesh
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratorijski je ispitan insekticidni učinak dijatomejske zemlje na skladišnog štetnika, žitnog kukuljičara Rhyzopertha dominica Fab. zaprašivanjem tri različite sorte pšenice (Divana, Kraljica i Vulkan), zobi (BC Marta, Winnipeg i Winsent) i raži (Albedo, Marcelo i Picasso). Cilj je bio utvrditi ima li dijatomejska zemlja jednaku djelotvornost kod različitih sorti žitarica, te utvrditi utjecaj prašiva na fizikalna svojstva sorata. Pri dozi od 500 ppm nakon 7 dana ekspozicije, najviši prosječni mortalitet kukuljičara je postignut kod raži (98,5%), zatim kod pšenice (95,9%), te najniži kod zobi (84,2%). Značajna razlika u djelotvornosti uočena je jedino kod zobi; između sorti Winsent i BC Marta, te u vremenu ekspozicije (između 7 i 21 dan kod sorata BC Marta i Winnipeg, te između 7 i 14 dana kod sorte Winsent). Dijatomejska zemlja je kod svih ispitivanih sorti žitarica djelovala na sniženje hektolitarske mase, posebice kod sorti pšenice (za 4,3-5,0 kg hl-1). Najmanje sniženje hektolitarske mase uočeno je kod raži, kod sorte Marcelo (za 0,3 kg hl-1). Također je kod tretiranih sorti žitarica (osim kod sorte zobi Winsent) zabilježeno blago sniženje vlage zrna (za 0,2 do 1,0%), kao i promjena temperature zrna od ± 0,1 do 0,4 °C. Temeljem dobivenih rezultata, vidljivo je da djelotvornost dijatomejske zemlje značajno varira ovisno o sorti žitarica.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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