Penentuan Jenis Bahan Aktif Insektisida Dalam Pengendalian Spodoptera exigua Menggunakan Bioassay Tanpa Rearing
Notice bibliographique
Résumé
Spodoptera exigua adalah salah satu hama utama tanaman bawang merah yang sulit dikendalikan oleh petani bawang merah di Kabupaten Brebes. Pengendalian S. exigua pada umumnya menggunakan insektisida kimia. Penelitian ini bertujuan untuk untuk menguji efikasi insektisida terhadap larva S. exigua dengan metode bioassay tanpa rearing, mengetahui mortalitas larva S. exigua terhadap insektisida, dan mengetahui kecenderungan terjadinya cross resistance pada larva S. exigua. Penelitian ini menggunakan paradigma kuantitatif dengan experimental Design. Jenis insektisida yang digunakan terdiri dari 7 Merek dagang yang mengandung bahan aktif berbeda dan satu kontrol yang diujikan ke larva S. exigua dari Desa Kedunguter, Kecamatan Brebes, Kabupaten Brebes. Analisis data menggunakan analisis univariat, dilanjutkan dengan uji Duncan’s Multiple Range Test dan uji hierarchical cluster. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode bioassay tanpa rearing dapat digunakan untuk menentukan jenis insektisida yang akan digunakan untuk pengendalian S. exigua. Mortalitas larva S. exigua yang bervariasi terhadap insektisida. Mortalitas terendah terjadi pada Merek A, Merek C dan Merek B, sedangkan mortalitas tertinggi terjadi pada Merek F dan Merek E. Terdapat kecenderungan terjadinya cross resistance pada S. exigua antara bahan aktif abamektin, emamektin benzoat dan beta siflutrin. Insektisida yang direkomendasikan untuk digunakan dalam pengendalian larva S. exigua adalah merk F dan merk E.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».