The Influence of Quarantine and Uprooting Control Measures in Reducing Rice Tungro Disease through a Mathematical Model
Notice bibliographique
Résumé
Tungro virus is one of the most important diseases that affect the rice plant, as it is known as cancer because of the severe damage it causes both in quantity and quality in production. This disease is transmitted by the green leafhoppers (Nephotettix virescens), which are the most responsible vector for the disease's transmission. In this paper, we consider a mathematical model that describes the transmission dynamics of vector-borne rice tungro disease (RTD), which represents the predator-prey interaction between insect vectors and biological agents. Moreover, we incorporated two control efforts to formulate the optimal control model (OCM) in order to examine the best strategy for reducing the infection of RTD. The description of the two implementing controls is quarantine control ( ) such as uprooting and burning infected plants and chemical control ( ) such as using insecticides, respectively. The Hamiltonian and necessary optimality conditions (NOCs) are presented based on Pontryagin’s maximum principle (PMP). We show numerical simulations in some figures by using the forward-backward sweep method (FBSM) to investigate the suggested control strategies. The results demonstrate that each integrated strategy can reduce infection transmission, but the combination of the two controls is the best strategy for the others.
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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 ».