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Enregistrement W4224143269 · doi:10.1094/php-01-22-0002-rs

Design, Construction, and Evaluation of Equipment for Nighttime Applications of UV-C for Management of Strawberry Powdery Mildew in Florida and California

2022· article· en· W4224143269 sur OpenAlexaff
Paulo P. Mello, Rodrigo Onofre, Mark S. Rea, Andrew Bierman, David M. Gadoury, Kelly Ivors, Miranda Ganci, Jenny C. Broome, Natália A. Peres

Notice bibliographique

RevuePlant Health Progress · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePowdery Mildew Fungal Diseases
Établissements canadiensLinnaeus Plant Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésPowdery mildewFungicideSowingHorticultureBiologyMildewGrowing seasonUltravioletAgronomyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We designed and constructed two tractor-drawn ultraviolet-C (UV-C) lamp arrays housed in hemicylindrical hulls adapted to two widths of raised bed planting systems for strawberry. Onboard UV dosimeters were fitted to the arrays to monitor UV-C output in field studies to suppress strawberry powdery mildew. Nighttime applications of UV-C were evaluated in replicated-plot field plantings in Florida and in California. Suppression of powdery mildew by nighttime applications of UV-C at 200 J m−2 was equivalent to that provided by weekly fungicide applications in California and superior to that provided by fungicide treatments in Florida. Costs of construction and operation of the UV-C apparatus were estimated to allow comparisons to conventional fungicide-based suppression of disease. UV-C applications had no negative effects on yield nor any visual phytotoxic effect on plants or fruit throughout the season. The results confirm and expand upon previously published studies involving UV-C applications in different environments.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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