Identification of the most conservative plant species for promising natural enemies of arthropods pests of Vegetable crops
Notice bibliographique
Résumé
Conservative plants were identified from three different districts of Kashmir viz: Srinagar, Ganderbal and Budgam during 2016-2018. A total of 20 different plant species suitable for the important natural enemies were identified. Carrot family (caraway, coriander, wild carrot, dill, fennel), butter cup, buckwheat, dandelion, yarrow, Canada thistle, may weed act as attract for the predators. Marigold, dill, coriander and onion were act as repellent plants for insect pests of vegetables. Maize was act as barrier crop for aphids and flying insects and cowpea act as alternate host for egg laying of borer and cut worms that help in avoid damage in main crops. The conservative plants that attract beneficials against Cruciferous and Solanaceous insect Pests were identified. Maximum population of predators and parasitoids were recorded in the month of May in Dill, coriander, onion and wild carrot. While as maximum population of predators and parasitoids were recorded in the month of July-August in Marigold, fennel, dandelion, clover and cowpea. Flowering periods of conservative plants play important role in the activity of natural enemies. The visiting periods of different kinds of natural enemies for conservative plants ranges from February to November, whereas the majority of the natural enemies visit the flowers from the month of April to September during both years.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».