Feasible sampling plan for the whitefly <i>Bemisia tabaci</i> in bell pepper crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bell peppers ( Capsicum annuum ) play a key role in food production, commerce, and society, with smallholder farmers being the 36 primary cultivators. However, the whitefly Bemisia tabaci (Hemiptera: Aleyrodidae) poses a significant threat to bell pepper crops. Traditional control methods rely heavily on the application of insecticides, resulting in increased production costs and ecological concerns. To address this issue, the establishment of decision‐making systems, starting with effective sampling plans, is crucial. This study aimed to develop a practical sampling strategy for assessing B. tabaci populations at different growth stages of bell pepper crops, including vegetative, flowering, and fruiting stages. Over a 4‐year period, commercial bell pepper fields were monitored to determine the optimal sampling technique and sample size. Results indicated that sampling the apical third of the plant's leaves and shaking the plants onto a white plastic tray yielded the most accurate samples. Pest densities followed a negative binomial distribution pattern, with a consistent aggregation parameter (Kc = 0.3339) across all fields. Therefore, assessing 78 plants per field was deemed necessary. The sampling procedure incurred a cost of up to $1.12 per hectare and required approximately 24 min. The simplicity, ease of execution, and low cost of the developed sampling strategy make it suitable for integration into comprehensive pest management programs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».