Known Distribution of the Soybean Cyst Nematode, <i>Heterodera glycines</i>, in the United States and Canada, 1954 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
The soybean cyst nematode (SCN) is a major yield-reducing pathogen of soybeans in North America. The nematode is an introduced pest and, therefore, knowledge of the distribution of SCN can be helpful in identifying areas where scouting and management efforts should be focused. Such information is especially important because yield-reducing infestations of SCN can occur without obvious above-ground symptoms appearing. In late 2016, nematologists, plant pathologists, and state plant regulatory officials from the soybean-producing states in the United States and provinces in Canada were queried to obtain the latest information on where the nematode had been found. An updated map of the known distribution of SCN in North America was also created. There were 17 states in which SCN was newly found since 2014, when the map was last updated, including the first discovery of SCN in the state of New York. North Dakota was the state with the greatest number of counties, seven, in which SCN had been newly discovered since 2014. This updated information illustrates that the nematode continues to spread throughout the soybean-growing areas of the continent and emphasizes that continued efforts to scout for and manage SCN are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».