Prevalence and Incidence of Cassava (Manihot esculenta) Brown Leaf Spot Disease Caused by Cercospora heningsii in Macuata Province, Vanua Levu, Fiji
Notice bibliographique
Résumé
Cassava (Manihot esculenta Crantz) is a crop of many values in the tropical and subtropical regions of the globe. In Fiji, cassava is cultivated on vast acres of land but, the yield obtained is relatively lower because of many constraints, including the prevalence of diseases caused by the different pathogens. Among various pathogens responsible for a lower yield, the cassava brown leaf spot disease caused by Cercospora heningsii is responsible for causing enormous annual losses of cassava in tropical and subtropical regions. Because there is very little information regarding the association of the brown leaf spot disease and cassava in the country, the present study using survey as research instrument endeavors to determine the disease incidence and prevalence of brown leaf spot disease in the cassava fields of three villages (Mani Road, Boca, and Anuve) in the Bulileka area of the Macauta province in Vanua Levu, Fiji. The study found that brown leaf spot disease prevailed (100%) in all three villages. The percentage of disease incidence ranged from 36.4% to 42.9%. The maximum incidence (42.9%) of cassava brown leaf spot disease was found in Anuve village, followed by Mani Road village (38.2%), with the lowest disease incidence recorded for Boca village (36.4%).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».