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Enregistrement W3174507544 · doi:10.1080/07060661.2021.1946717

Spatial autocorrelation study of fatal yellowing in organic oil palm in the eastern Amazon

2021· article· en· W3174507544 sur OpenAlexvenueno aff
Bruno Borella Anhê, Artur Vinícius Ferreira dos Santos, Antônio Anízio Leal Macedo Neto, Paulo Roberto Silva Farias, Lana Letícia Barbosa de Carvalho

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Amazônia Paraense de Amparo à Pesquisa
Mots-clésAmazon rainforestPalm oilPalmSpatial analysisEnvironmental scienceGeographyAgroforestryRemote sensingBiologyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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