Optimum Time for Harvesting Cassava Tubers to Reduce Losses Due to Cassava Brown Streak Disease in Northeastern DRC
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to determine the appropriate time to harvest cassava tuberous root which minimize the losses due to cassava brown streak disease (CBSD) in the region of Yangambi, DRC. To achieve the aim of the study, 38 cassava cultivars were evaluated in Yangambi INERA’s Research Center for CBSD in the roots at harvest time between 9 and 13 months after planting (MAP). All the 38 cultivars tested showed CBSD root necrosis symptoms. Foliar symptoms occurred on 37.6% of the evaluated cultivars while CBSD root necrosis varied significantly among cultivars (7.0% to 82.5%) depending on susceptibility and the age of plant. This indicates the differential response of the cultivars to CBSD infection. Whitefly population density decreased with age of cassava, it was of 3 whiteflies per plant (9 MAP) to 1 (10 MAP). We noticed that in older plants, whitefly population decreased from 1 at 11 MAP to none at 13 MAP. Although, some cultivars did not show CBSD symptoms up to 12 MAP, they were not necessarily less attractive to whitefly. Negative relationship (r = -0.08 and r = -0.25) has been found between whitefly number and foliar symptom severity or between whitefly and tuber necrosis severity. Beyond 12 MAP, CBSD necrosis (severity score 4) was present in the tubers of 3 cultivars (EUR/2011/0148, Yafelamonene and Ybi/2011/258). Our study shows that in order to mitigate the losses due to CBSD necrosis, the optimum harvesting time for cassava tubers in Yangambi is 9 MAP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».