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Enregistrement W2970121015 · doi:10.5539/jas.v11n15p97

Migdolus fryanus Damage Causes Decrease in the Starch Content in Manihot esculenta

2019· article· en· W2970121015 sur OpenAlexvenueno aff
Júlio César Guerreiro, Ana Paula Azevedo, Renan R. Espessato, Vanda Pietrowski, Rudiney Ringenberg, Pedro J. Ferreira-Filho, Rerison Catarino da Hora, Evandro Pereira Prado, Thaise Mylena Pascutti

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésStarchManihot esculentaCropHorticultureAgronomyBiologyPEST analysisBotanyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The beetle M. fryanus causes serious damage to cassava in Brazil. However, due to the subterranean behavior of the larvae and the recent appearance of this pest in cassava, little is known about the main behavioral characteristics and damage caused to this crop. The main aim of this study is to demonstrate the variation of starch production in the roots of M. esculenta as a result of the intensity of damage caused by M. fryanus. The study was carried out in a commercial cassava farm in Paraná, Brazil. The proposed scale for damage was: (1) No apparent root damage; (2) roots with scrapings; (3) roots with scraping across the cortex; (4) damaged roots and galleries; (5) roots with galleries and presentation of rot. The parameters evaluated were the damage caused by M. fryanus in roots and starch content, estimated by using a hydrostatic scale, starch extracted by cassava processing, and the starch reduction percentage in damaged roots, assessed by using the hydrostatic scale (SC) and processing methods (SCP). It was observed that there was manifestation of damage in approximately 60% of the roots collected directly from the ground, with levels representing loss of starch produced by the plant. Decreases in the productive parameters, such as starch content, were measured according to the increase of the proposed damage levels in the two cassava cultivation cycles, with a starch reduction rate higher than 20% when the roots suffered the most severe damage.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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