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Notice bibliographique
Résumé
The systematic literature review investigates Nomuraea rileyi's semi-solid fermentative process, which functions as an entomopathogenic fungus in Lepidopteran pest biocontrol applications. This review combines research conducted from 2020 to 2025 that focuses on maximizing conidia production for commercial use. A systematic review was conducted following PRISMA guidelines, through which researchers retrieved articles using Boolean operators within Scopus, Google Scholar, PubMed, and Web of Science databases. Studies using semi-solid fermentation, which reported quantitative data about conidia yield and viability along with controlled laboratory conditions, met all inclusion criteria. An evaluation process using the Newcastle-Ottawa Scale evaluated the studies to counteract potential biases. The production of conidia reaches its highest levels when scientists use rice materials as their substrate, especially when they work with broken rice and rice bran. The addition of yeast extract boosts conidial production, but implementation faces significant economic barriers due to supplement costs. The optimal conditions for obtaining viable conidial production involved maintaining temperatures between 25-30°C while keeping above 70% relative humidity. The review examines difficulties in large-scale conidial production because of expensive substrates and proposes implementing agricultural waste products to decrease manufacturing expenses. The study further advocates the research work into sustainable fermentation systems by utilizing various substrates, thus developing N. rileyi production at industrial scales for integrated pest management (IPM) applications.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,020 |
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 ».