MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7043542173

Thành phần sâu hại và thiên địch trong mô hình trồng bổ sung hoa với cây khổ qua (Momordica charantia L.)

2015· article· vi· W7043542173 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languevi
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSine qua nonTonBase (topology)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Duy trì nguồn thiên địch trên đồng ruộng nhằm kiểm soát sâu hại là một trong những mục tiêu phát triển nền nông nghiệp bền vững. Thí nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả trồng bổ sung hoa sao nhái và hoa ngũ sắc vào ruộng khổ qua nhằm thu hút và tạo nguồn dinh dưỡng cho các loài thiên địch. Qua bảng kết quả thống kê tổng mật số sâu hại có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nghiệm thức trong thí nghiệm (Pnt = 0,00). Lần khảo sát đầu tiên số lượng sâu hại trên nghiệm thức X3 (có bố trí hoa sao nhái và hoa ngũ sắc bên cạnh), X1 (bố trí hoa ngũ sắc bên cạnh) và X2 (bố trí hoa sao nhái bên cạnh) thấp hơn, khác biệt có ý nghĩa so với số lượng sâu hại trên nghiệm thức X0 (không bố trí hoa bên cạnh). Lần khảo sát thứ hai, nghiệm thức X2, X3 cho mật độ sâu hại ít nhất, nghiệm thức X1 xuất hiện với mật số tương đối cao và ở nghiệm thức X0 cho mật số cao nhất. Số lượng thiên địch trên nghiệm thức X2 và X3 cao hơn, khác biệt có ý nghĩa so với số lượng thiên địch trên nghiệm thức X0 (Pnt = 0,00). Các nghiệm thức trồng bổ sung hoa đã thu hút và duy trì một số loài thiên địch trên ruộng khổ qua như bọ rùa, nhện bắt mồi và ong ký sinh. Ý nghĩa của việc trồng bổ sung hoa để duy trì thiên địch trong hệ thống rau sinh thái được thảo luận trong nghiên cứu này.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0140,012
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,002

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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetResearch studies in VietnamTravaux en français237 207