Use of Different Agrochemicals and Neem Oil to Control Whitefly (Bemisia tabaci) in Cotton Under Different Field Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Cotton, the white gold, is an important fiber crop that is grown as a commercial crop all over the world. Among the several factors contributing to the low yield of cotton, biotic constraints appear to be very important that are ravages caused by insect pests assume greater importance. Sucking the cell sap caused by whitefly gives a great reaction, which transfers viral diseases to the cotton after secreting the honeydew. For this, a trial was conducted Ayub Agricultural Research Institute (AARI) and a local farmer’s field during 2023-2024 cotton season to check the efficacy of different insecticides against the critical cotton insect pest, whitefly (Bemisia tabaci). In this study, Dufire 70% WDG, Crunch Super 75% WDG, Ulala 50%, Oshin 20% SG, and neem oil were applied in the cotton field and the data of the whitefly population were recorded the day after application, 72 hrs., and 7 days after application of insecticides. The data was taken accordingly, and it was seen that each insecticide significantly reduced the population to a certain level, but Oshin and Ulala proved to be the best chemicals to decrease the whitefly population in field conditions. The population of whitefly in treated areas of Ayub Agricultural Research Institute was always maximum in control conditions after the pesticides were applied and the least value was observed in neem oil and control-treated plots.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».