Biocontrol for papaya mealybug: lessons learnt from Kenya
Notice bibliographique
Résumé
ImpactImports and Exports (KSTCIE).Following mass rearing and subsequent small-scale field releases at six research sites around Mombasa, Kwale, and Kilifi coastal counties, the parasitoid was effectively established at papaya farms, confirming A. papayae's potential as a valuable form of PMB biocontrol in Kenya and elsewhere in Africa.Prior to any field releases of A. papayae in Kenya, a study was also conducted to determine smallholder farmers' knowledge, attitudes, and practices (KAP) towards biocontrol.Obtaining their perceptions was key, as farmers are often overlooked despite being recognised as hugely important players in decision-making on pest management practices.Subsequently, following initial field releases of A. papayae, a follow-up study took place in 2022 to determine any changes in farmers' KAP towards biocontrol, as well as any changes in papaya yield and subsequent farmer income. Key highlights• The highest parasitism rate of PMB (73%) was recorded after more than 1,000 parasitoids were released on farm, and parasitism was still observed four months after release.• In all the research sites, PMB population counts reduced significantly after releases, to a level where it was difficult to find the pest.• Farmers' perception of biocontrol was very positive across KAP survey years, with a 12% increase in awareness of biocontrol observed from 2021 to 2022.• Farmers carried out activities that enhanced pest natural enemies, e.g.intercropping and crop diversification, and demonstrated some initial uptake of natural enemy field reservoirs to support A. papayae population establishment and spread.• On average, treatment farms achieved approximately 196 kg higher harvest than control farms, and the control farms lost a higher amount of income (USD 94) than the treatment farms across the survey years. How to cite this paper
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».