To Evaluate The Bioefficacy Of Several Insecticides Against The Brinjal Shoot AndFruit Borer (Leucinodes Orbonalis Guen.)
Notice bibliographique
Résumé
During Kharif 2022, an experiment was carried out in the brinjal field (Cultivar- Makra) at the Central Research Farm of Bidhan Chandra Krishi Viswavidyalaya, Gayeshpur, Nadia, West Bengal, to investigate the field efficiency of several pesticides against the brinjal shoot and fruit borer. Nine treatments (including control) i.e., Diflubenzuron+Deltamethrin 20% WP + 2% SC @ 2.25 ml/3L, Spinosad 45 SC @ 0.1ml/3L, Indoxacarb 14.5 SC @ 0.3 ml/3L, Diflubenzuron 25% WP @ 2.4 ml/3L, Deltamethrin 2.8% EC @ 2.13 ml/3L, Cypermethrin+Quinalphos 3%+20% EC @ 3.6 ml/3L, Deltamethrin+Triazophos 1% WP+35% EC @ 7.5 ml/3L, Emamectin Benzoate 5 SG @ 0.20 ml/3L were imposed with three replications in RBD. All the insecticidal treatments were significantly superior to the untreated control. Spinosad 45 SC was discovered to be the best-performing pesticide treatment against shoot and fruit borer with the lowest percentage of fruit loss (10.04%). Deltamethrin 2.8% EC was the poorest effective treatment when compared to the other treatments because it generated the highest fruit destruction (13.88%). In terms of yield Spinosad 45 SC performed well than all other treatments (227.05 q/ha) and Deltamethrin 2.8% EC was the lowest (176.10 q/ha).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».