Appraisal Of Plant Activators And Chemicals Against Brown Leaf Spot Of Citrus In Relation To Epidemiological Factors
Notice bibliographique
Résumé
Citrus is one of most important fruit crop of the world that belongs to family Rutaceae. It is a rich source of vitamins specially, vitamin C. It is consumed as a fresh fruit and also in processed form. Its production is affected due to various biotic (fungi, bacteria, virus and nematodes) and abiotic factors like extreme temperature, high humidity and rainfall. Among fungal diseases, Brown leaf spot caused by Alternaria citri is one of the most destructive diseases of citrus. Alternaria is a fungus that is present everywhere and associated with plants, soil and animals and many of them are plant pathogens, causing several diseases including fruit rots and immature fruit drops. This disease mainly attacks the twigs of plants, leaves and citrus fruit. Disease samples of typical symptoms of necrotic spots followed by yellow halo were collected from different citrus orchard. After collecting the samples these were brought in the Plant Disease Diagnostic Laboratory for further isolation, purification and identification of different pathogens associated with Alternaria brown spot. In vitro evaluation of different chemicals and plant activators were done by using different concentrations (200, 600 and 900ppm) against isolated pathogen by using poisoned food technique. Mancozeb and salicylic acid was highly effective against Alternaria alternata.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».