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Enregistrement W4411376083 · doi:10.29303/jbt.v25i2.9331

Identification of Pineapple Fruit Rot Disease in Kubu Raya, West Borneo

2025· article· en· W4411376083 sur OpenAlexaff
Rita Kurnia Apindiati, Indri Hendarti, Muhammad Rizal, Odilo Tarigasa

Notice bibliographique

RevueJURNAL BIOLOGI TROPIS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePineapple and bromelain studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)BiologyHorticultureFruit rotGeographyAgroforestryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pineapple productivity in West Borneo ranks second after bananas. One of the obstacles in pineapple cultivation is the presence of diseases that attack pineapple plantations. Symptoms of pineapple plant disease are an indication that the plant is attacked by pathogens. This study aims to identify pathogens that cause rot symptoms in pineapple fruit. The methods used in this study include surveys, survey evaluations, observation of symptoms in pineapple plantations, and laboratory tests of pathogens that cause pineapple fruit rot disease in Kubu Raya, West Borneo. Sampling was carried out by purposive sampling on pineapples with rot symptoms. Based on the results of the study obtained, it shows that the symptoms of pineapple fruit rot disease are characterized by the presence of soft rot that is blackish brown in color, rotten inside and emits a distinctive odor. Pineapple fruit rot is caused by the pathogens Curvularia sp. and Fusarium sp.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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