MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3019727942 · doi:10.19045/bspab.2020.90188

Comparative efficacy of four insecticides and two indigenous plant extracts against wild crucifer aphid, Lipaphis erysimi (Hemiptera: Aphididae)

2020· article· en· W3019727942 sur OpenAlexaboutno aff
Habib-ur Rehman

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Agriculture, Faisalabad
Mots-clésLipaphis erysimiAphididaeHemipteraAphidCruciferIndigenousBiologyRaphanusToxicologyAgronomyBotanyPEST analysisHomopteraEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gold-of-pleasure, leindotter and linseed dodder are the titles used for Camelina sativa L. This crop is under menace of severe infestation of aphid.Aphid population of was noted from arbitrarily five selected camelina plants of every treatment.Two plant oils (Ricinus communis, Jatropha curcus) and four synthetic insecticides (Acetamiprid, Imidachloprid, Cypermethrin and Diafenthiuron) were used.Mortality data of L. erysimi was recorded at regular interval of 24 hs.till 96 hs. of treatments applications.Results of toxicity bioassays displayed that application of Acetamiprid and R. communis resulted in enhanced mortality of L. erysimi than the other treatments, applied.Highest mortality rate (78.67%) of the test insect pest was recorded in Canadian variety of camelina by application of Acetamiprid whilst lowest 36.10% was observed by Diafenthiuron, after exposure period of 96 hs.While highest and lowest mortality rates of the target insect pest in Australian camelina were 70.19% and 29.10%, respectively.Consequently, it is concluded that the application of Acetamiprid can be an effective tool in integrated pest management programme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePure and Applied BiologyMême sujetAgricultural pest management studiesTravaux en français237 207