Diagnosis of Corm Rot Disease of Taro: Case Study at Maybrat - West Papua
Notice bibliographique
Résumé
Talas (Colocasia esculenta L. Schott) merupakan tanaman herba yang telah dimanfaatkan sebagai bahan pangan di beberapa wilayah di dunia. Tanaman ini dipercaya berasal dari Asia Tenggara (Lebot et al. 2010). Di Maybrat, Papua Barat talas telah dimanfaatkan sebagai tanaman bahan pangan pokok utama sejak dahulu oleh masyrakat lokal dan disebut dengan nama ‘Wiah atau Awiah’. Hingga awal tahun 2013, belum terdapat laporan yang memadai terkait serangan hama dan penyakit tanaman talas di daerah ini. Namun, pada pertengahan tahun 2013 petani setempat melaporkan adanya epidemi penyakit busuk umbi talas di pertanamannya. Tujuan penelitian ini ialah untuk membuktikan penyebab penyakit busuk umbi talas di Maybrat. Pengujian dilakukan secara in vivo dan in planta pada umbi dan tanaman talas. Dari 38 isolat cendawan yang diisolasi, 50% bersifat patogen. Tiga isolat yang terpilih (Y1, YP1, dan S4) mampu menyebabkan pembusukan jaringan umbi secara in vivo dan kerusakan akar secara in planta. Uji in planta menunjukkan bahwa inokulasi gabungan dua isolat dari ketiganya mampu menyebabkan kerusakan akar yang berat. Secara morfologi, isolat YP1 dan S4 diidentifikasi sebagai Fusarium oxysporum dan Y1 merupakan F. solani. Ini merupakan laporan yang pertama tentang penyakit busuk umbi talas dari Maybrat, Papua Barat.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».