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Enregistrement W3109868443

Avaliação de dano e nível de dano econômico de ácaro-rajado Tetranychus urticae em soja

2020· article· pt· W3109868443 sur OpenAlexaff
Guilherme Padilha, Rubens Alex Fiorin, Alberto Cargnelutti Filho, Henrique Pozebon, John Rogers, Rafael Paz Marques, Lauren Brondani Castilhos, Alessandro Donatti, Lucas da Silva Stefanelo, Leonardo Moreira Burtet, Regis Felipe Stacke, Jerson Vanderlei Carús Guedes, Jonas André Arnemann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTetranychus urticaeSpider miteHorticulturePEST analysisInfestationCropBiologyMitePopulationGrain yieldAgronomyBotany
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to quantify the reduction of soybean grain yield caused by Tetranychus urticae damage, and to propose an economic injury level (EIL) for this pest in the crop. The experimental design was set up in randomized complete blocks, with four replicates and a 4x2 factorial arrangement with four levels of mite infestation, with or without mite control. Chlorotic symptoms were evaluated using a damage scale of 1 to 4. Soybean grain yield, number of pods, number of grains, and 1,000-grain weight were quantified for each segment of plant canopy (lower, middle, and upper) and for the whole plants. The chlorophyll content in the leaves was evaluated using the SPAD index. The population density of one two-spotted spider mite per cm 2 of leaf area caused the following reductions: one pod per plant, two grains per plant, 0.7 g of 1,000-grain weight, and 0.35 g of grain yield per plant or 42 kg ha ‑1 . Based on the equation y = 4,369 – 41.99x, the EIL of one two-spotted spider mite per cm 2 is determined by considering a control cost of US$ 20.00 ha -1 and a soybean crop value of US$ 350.00 Mg -1 . As to chlorotic symptoms, the EIL is set between damage scores 1 (no apparent mite damage) and 2 (yellow mottling beginning to appear).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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