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Enregistrement W4391746661 · doi:10.53555/sfs.v10i1s.2284

Prevalence Of Nematode Population In Two Different Rice Cultivation Systems And Its Impact On Crop Growth

2023· article· en· W4391746661 sur OpenAlexvenueno aff
Arun Rathod, Shimpy Sarkar, Jayita Hore, Kriti Singh, Tamoghno Majumder, Kusal Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNematodeCropBiologyAgronomyPopulation growthPopulationBiotechnologyEcologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was carried out to study the prevalence of nematode population in two different cultivation systems (SRI and conventional) on rice cv. IET- 4094 (Khitish). Total twenty-eight plots were laid out in paired plot technique. Irrespective of rice cultivation systems, there had been a steady hike in population of Meloidogyne graminicola and Tylenchorhynchus mashhoodi with the maximum being recorded near harvest and a sudden fall during fallow period was observed. The study indicated that SRI cultivation provided comparatively more favourable ecological condition for steady buildup of M. graminicola and T. mashhoodi population than conventional system. Between two systems, SRI method encountered comparatively more population of Hoplolaimus indicus. The spiral nematode, Helicotylenchus dihystera was also found associated with the rice crop but statistical analysis did not reveal any stable result to come into conclusion about their ecological preference. The study revealed that continuous submergence of rice field as in conventional system was detrimental to growth and reproduction of R. reniformis. The rice crop grown under SRI method acquired more vigorous growth as compared to conventional system. Profuse root and shoot growth as evidenced by root length, root biomass yield and straw yield in SRI might have limit the yield reduction in spite of huge infestation of nematodes.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,165 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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