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Enregistrement W4390136264 · doi:10.26177/vrf.2021.10.2.007

PHYTOSANITARY MONITORING OF SEEDS OF THE MAIN GRAIN CROPS

2021· article· en· W4390136264 sur OpenAlexaboutno aff
V.I. Gryazeva, О М Касынкина

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Plant Science, Crop Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytosanitary certificationAgronomyEnvironmental scienceAgricultural engineeringAgroforestryBiologyHorticultureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main prerequisite for the integrated plant protection is phytosanitary monitoring and pest prediction, which should be a system of collection, accumulation, analysis and use of phytosanitary information for the purpose of targeted and optimal implementation of plant protection measures. Under the conditions of Penza region the quality of seed material and condition of seed crops of major grain crops has been studied using modern methods of phytosanitary monitoring. It was found that the dominant pests on the crops of cereal crops are bread flea (Phyllotreta Vittula Redt.), wheat thrips (Haplothrips tritici), scarab beetle (Anisoplia austriaca beetle), various types of aphids. Among diseases there are powdery mildew, Septoria, rust, spot disease. Fields are dominated by weeds of canada thistle and chamomile, pansies, bindweed and field thistle. On average over the two years, 62160 ha have been treated with herbicides, 48900.5 ha with insecticides and 43544 ha with fungicides. The pesticide load was mainly in June and July. An average of 9,425 tonnes of spring grain crop seeds were sown in the Penza district farms in two years. Of these, 6,711.36 tonnes were treated against diseases and pests. 2866,2 tons were treated with fungicides, 441,5 tons – with insecticides, 4362,66 tons – with insectofungicides. The pesticide load (per physically treated area) was 0.76 kg/ha in these years. This is an optimum value. A load of up to 1 kg/ha is considered safe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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