Evaluación a nivel de laboratorio del efecto de 7 extractos vegetales para el control de Colletotrichum sp agente causal de la antracnosis en el cultivo de tomate de árbol
Notice bibliographique
Résumé
Se evaluó a nivel de laboratorio el efecto de 7 extractos vegetales de hojas y frutos Neem (Azadirachta indica), hojas delimoncillo (Swinglea glutinosa), hojas de papaya (Carica papaya), hojas de pringamosa (Urtica dioica), hojas de eucalipto(Eucalyptus camaldulensis Dehn), frutos de ajo (Allium sativum L.) y frutos de ají (Capsicum annuum), en el control del hongoColletotrichum sp agente causal de la antracnosis en el cultivo del tomate de árbol (Cyphomandra betacea). El patógeno fueaislado en medio PDA a partir de frutos de tomate de árbol, los extractos se obtuvieron mediante el picado y el licuado delmaterial vegetal, se depositaron en baldes plásticos, se les agrego agua en proporción 2.5:1 (agua: muestra procesada, vol.:peso), se sometieron a fermentación por 24 horas. El producto se filtró utilizando gasa esterilizada y se envasaron para suposterior evaluación. Las concentraciones de los tratamientos que se trabajaron fueron de 25, 50, 75 y 100% sobre el agenteinfeccioso, determinando el grado de inhibición del patógeno en las cajas de Petri. Los mejores resultados se obtuvieron con laaplicación de las hojas de eucalipto, ya que su efecto fue del 100 % en todas las concentraciones, sin dejar de lado los frutosdel Neem y del ajo con porcentajes de inhibición del 75 y 60 % respectivamente, presentaron un comportamiento directamenteproporcional a las concentraciones utilizadas, ya que a mayor cantidad de extracto el efecto inhibitorio fue mejor en este casoa 75% y 100%.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».