Standard Area Diagram Set for Scab Evaluation in Fruits of sour Passion Fruit
Notice bibliographique
Résumé
Scab (Cladosporium spp.) significantly comprises the commercial acceptance of sour passion fruit (Passiflora edulis) because of the deformed and atrophied fruit appearance resulting from the development of the lesions. Therefore, the objective of this study was to elaborate and validate a standard area diagram set (SADs) for the severity evaluation of scab in fruits of sour passion fruit. The SADs comprised eight severity levels (0.6; 1; 2; 4; 8; 16; 37; and 46%) and was validated by 20 raters (G1 and G3, inexperienced; G2 and G4, experienced). Initially, all raters performed a non-aided SADs evaluation of the scab severity. Afterward, G1 and G2 completed the second evaluation without the proposed SADs, whereas G3 and G4 performed a SADs-aided assessment of the disease severity. The accuracy and precision of the evaluations were determined by simple linear regression and by the Lin’s concordance correlation coefficient. Constant and systematic errors decreased with the use of the SADs, demonstrating an approximation between the estimated and the actual values. Precision increased with an increase in the coefficient of determination. Also, the absolute error reduced by 66% (G3) and 47% (G4). Therefore, 94.4% (G3) and 98.8% (G4) of the estimates had up to ±10% of errors, which corresponds to a 20.4% (G3) and 5.6% (G4) increment in the estimates with errors within this variation range. As a result, accuracy and precision were higher in the SADs-aided groups. Inexperienced raters were the most benefited by the use of the SADs. The accuracy and precision of the non-aided groups had a slight or no increase when compared with the SADs-aided groups.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».