Management of Phytonematodes Infecting Vegetables in Ekiti and Ondo States Using Hydromorphic Fields
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Phytonematodes are a serious problem in vegetable fields, through their feeding habits they impair vegetable roots making it difficult for nutrient absorption and consequently lower yields.Field experiments were conducted in 2016 and 2017 to investigate the effects of hydromorphic fields and conventional fields planted to Amaranthus cruentus, Solanum macrocarpon and Telfairia occidentalis on nematode populations in Ekiti and Ondo States Nigeria.Materials and Methods: A total of 60 soil samples were collected from five Local Government Areas (LGAs) visited in the states.Soil samples were collected from two hydromorphic fields and two conventional fields in all the LGAs visited.Nematodes were extracted, counted and analyzed using Analysis of Variance.The nematodes were identified under a compound microscope based on their morphological features.Results: The hydromorphic fields consistently and significantly reduced the populations of Meloidogyne, Rotylenchulus and Hoplolaimus, their effects on Pratylenchus and Helicotylenchus was in consistent, while the populations of these nematodes were significantly high in conventional fields planted to the vegetables.Conclusion: The study suggested that hydromorphic fields may be an effective strategy in nematode management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».