Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lentil is an old-world legume and grown in more than 70 countries. It is a major source of protein in plant-based diets and is often used to fix nitrogen in the soil as a rotational crop, especially with cereal crops. Canada, USA, and Australia are the major exporters of lentil. Around the globe, this crop faces various biotic and abiotic stresses. More than 35 insect pests and the same number of diseases are reported to infest lentil in different parts of the world. While the status of insect pests and diseases varies in different geographical regions, some of them are aphids, armyworm, cutworm, pod borer, Stemphylium blight, fusarium wilt, Alternaria blight, and rust. Cultural management strategies for abiotic and biotic stresses include crop rotation, the timing of seeding, appropriate seed rates, and weed management. Biological control agents are also known for several insect pests. Environmental-friendly options such as biopesticides and microbials (entomopathogenic bacteria, fungi and nematodes, neem products, and Trichoderma sp.) can be used as seed treatment and foliar application. Various tolerant and resistant lentil varieties are available around the globe. In the present article, we provide an IPM package for the management of major biotic stresses for lentil crop.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,024 |
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 ».