Comparative Study Between ATOMES Novels, NOVOSECT SC21®, ATO BED BUG® and NEO-BOOST® as a Bio-organic Solution in Managing Tomato Open Field Plantation in Hrajel Area in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of chemical insecticides has adversely effected the environment and increased insect resistance. Biopesticides have been noticed the potential to be an excellent alternative to chemicals to reduce the negative impacts to human health and the environment. Tomato (Lycopersicon esculentum) is the second most important vegetable crop worldwide due to its nutritional importance. The effect of NOVOSECT SC21® (0.5 L/200 L), ATO BED BUGS® (1 L/200 L) and NEO-BOOST® (1 kg/200 L) against Tuta absoluta, Liriomyza trifolii and Alternaria solani was studied. A complete randomized block design (CRBD) was used with three replications, three treatments and one control in Hrajel area in Lebanon in the summer of 2020. We evaluated the level of infestation and larval mortality level of Tuta absoluta, Liriomyza trifolii and Alternaria solani infection 24, 48 and 72 hr after the application. Results showed that NOVOSECT SC21® (Mix of metabolites of the Bacillus F.D. 777) was the most efficient in decreasing the infestation and inducing larval mortality level of T. absoluta and L. trifolii and the fungal infection induced by A. solani with significant difference with time, followed respectively by ATO BED BUGS® and finally NEO-BOOST®.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».