Spatial autocorrelation study of fatal yellowing in organic oil palm in the eastern Amazon
Notice bibliographique
Résumé
The oil palm (Elaeis guineensis) is a very important source of vegetable oil worldwide. While oil palm cultivation is not currently economically significant in Brazil, there is immense growth potential for this crop in the Amazon region, with no need for deforestation. Fatal yellowing (FY) is a major phytosanitary barrier to the development of oil palm cultivation in the region. Many plantations have been devastated by FY, but its causes are unknown. The objective of this study was to analyze the spatial autocorrelation of FY in the oil palm crop by applying Moran’s Index (I). The experiment was carried out on a large farm (>8000 ha) in the municipality of Acará, in the state of Pará (Brazil), with 139 plots of oil palm of different genetic materials and ages. The number of diseased plants per plot has been recorded since 2001 and used in the analysis. A positive autocorrelation of disease incidence was calculated based on the observations of the current study. By calculation of the Local Moran’s I it was possible to identify the presence of high-incidence regions in the northeast and the central-west areas of the farm and low-incidence areas in the south and the north and in outlying plots. The approach described in this study was useful in identifying regions with the highest occurrence of FY, and could be useful in the management of this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».