Quality of Phytosanitary Application in Ricinus communis L. Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges in castor bean (Ricinus communis L.) crop is controlling gray mold (A. ricini), a fungal disease. Most fungicides used are contact-based, and the plant’s architecture complicates application efficiency. The objective of this research was to evaluate droplet deposition and spectrum in different parts of the castor plant canopy using various spray tips and flow rates. The experiment was conducted at the Instituto Mato-Grossense do Algodão (IMA) in Rondonópolis, MT, using a New Holland TL 75 tractor and a Jacto Columbia Cross sprayer. The results were in percentages and a 3-factor factor analysis was performed, where A (Tip) = 2 levels, B (Volume) = 3 levels and C (Position) = 3 levels ith four replications, using Scott-Knott test and software Assistat. Treatments involved two hydraulic nozzles (JAC 80015 and JAC 8002), three flow rates (120, 150, and 180 L per ha⁻¹), and three plant positions (lower, middle, upper third). Data were analyzed using the “F” test and compared by the Scott-Knott test at a 5% significance level. The results showed that spray tips influenced VMD, NMD, and product concentration, with greater deposition and coverage observed in the upper third of the plant.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».