Integrated developmental and green social work field education to control fall armyworm Infestation in maize crops in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
In Malawi, fall armyworm (FAW) infestation in maize crops is a problem of public importance as it reduces maize yields and exacerbates household food insecurity. In addition to pest resistance, the use of synthetic pesticides to control FAW negatively affects the health of farmers and the environment. Biochemical pesticides from plants contain naturally non-toxic chemotypes and are effective in controlling pests. Tephrosia vogelii plants contain these bioactive phytocompounds that have pesticidal properties. Geographical location and plant species influence the occurrence of phytocompounds in Tephrosia vogelii. Farmers in Sub Sahara-Africa are using Tephrosia vogelii as a pesticide but there are mixed research findings regarding its effectiveness in controlling FAW pests. This study was informed by developmental and Green Social Work frameworks to compare the effectiveness of Tephrosia vogelii leaves extracts, Belt 480 SC, and soap solution in controlling FAW in maize gardens. The study employed a randomized complete block design with four replication gardens and was conducted from November 2022 to March 2023. A social work field education student was assigned to coordinate the project. The study affirmed that the sampled Tephrosia vogelii leaf extracts contained pesticidal chemotypes. The results of field gardens suggest that Tephrosia vogelii leaf extracts have similar potency to Belt SC 480 chemical pesticide. It has been identified that Boom detergent soap is not as effective as Tephrosia vogelii leaf extracts. The study has social work field education implications for empowering practicum students to gain community mobilization skillsets, to participate in environmental justice advocacy, and to uphold social work values.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».