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Enregistrement W2948447600 · doi:10.5539/jas.v11n9p30

Standard Area Diagram Set for Bacterial Spot Quantification in Entire-Margined Leaves of Sour Passion Fruit

2019· article· en· W2948447600 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Pinheiro Costa, José Ricardo Peixoto, Luiz Eduardo Bassay Blum, Alexandre Bosco de Oliveira, Ana Paula Gomes de Castro, Márcio de Carvalho Pires

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésConcordance correlation coefficientPassion fruitConcordancePassifloraReproducibilityLinear regressionMathematicsCorrelation coefficientStatisticsStandard errorAccuracy and precisionDiagramCoefficient of determinationSimple linear regressionChemistryHorticultureBiologyFood scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study developed and validated a standard area diagram set (SADs) to aid in the estimation of bacterial spot (Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae) severity in entire-margined leaves of sour passion fruit (Passiflora edulis Sims). The SADs consisted of eight severity levels (3; 6; 12; 25; 50; 77, and 88%). For its validation, 20 raters, who initially estimated the disease severity without the aid of the SADs, were divided into groups (G1 and G3, inexperienced; G2 and G4, experienced). Subsequently, G1 and G2 performed the second evaluation without the SADs, and G3 and G4 completed the second evaluation using the proposed SADs. The accuracy and precision of the assessments were determined by simple linear regression and by the Lin’s concordance correlation coefficient. The increase in accuracy was confirmed by the 80% constant error-free estimates (G3 and G4) and 100% (G3) and 80% (G4) systematic error-free estimates when the SADs was used. Precision increased with the increase in the coefficient of determination, the reduction in absolute errors, and the increase in the reproducibility of the estimates between pairs of raters. Inexperienced raters benefited the most from the use of the SADs. The increase in the accuracy and precision in the non-aided groups, when present, was less pronounced than those increments observed in the SADs-aided groups. The Lin’s concordance correlation coefficient confirmed the increased accuracy and precision detected by the linear regression analysis and indicated increased agreement between the estimated and actual values of disease severity in the SADs-aided groups.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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