PHYTOSANITARY MONITORING OF SEEDS OF THE MAIN GRAIN CROPS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».