Comparaison de plans d’échantillonnage séquentiel binomial et de type Iwao pour le dépistage du thrips de l’oignon (Thrips tabaci) [Thysanoptera : Thripidae] sur l’oignon
Bibliographic record
Abstract
Des différences transitoires de densité du thrips de l'oignon ( Thrips tabaci ) ont été observées entre les bordures et le centre de certains champs d'oignon ( Allium cepa ). Les populations de thrips sont constituées d'agrégats dispersés de façon contagieuse à l'intérieur des champs d'oignon. Deux types de plans d'échantillonnage séquentiel ont été établis pour le T. tabaci sur l'oignon: plan binomial basé sur la présence d'au moins 5 thrips plant d'oignon -1 et plan de type Iwao nécessitant le décompte de tous les thrips présents. Les limites d'acceptation de ces plans ont été calculées pour des seuils économiques de 0,9 et 2,2 thrips feuille -1 Ces plans ont été validés dans des champs abritant des populations entre 0,01 et 32,33 thripsfeuille -1 . Les plans de type binomial se sont avérés aussi fiables que les plans séquentiels avec des taux d'erreur ne dépassant jamais 4%, ce qui est inférieur aux niveaux théoriques choisis de 5 et 10%. De bonnes prises de décision ont été obtenues dans 90,4 et 83,6% des cas à l'aide des plans par décompte, et dans 84,8 et 82,4% des cas à l'aide des plans binomiaux pour les seuils de 0,9 et 2,2 thrips feuille -1 , respectivement. Le nombre moyen d'échantillons à prélever pour prendre une décision oscille entre 10 et 14 plants d'oignon selon le plan employé. L'emploi des plans binomiaux peut entraîner des réductions de l'effort de comptage des thrips pouvant atteindre jusqu'à 62 et 88% pour les seuils de 0,9 et 2,2 thrips feuille -1 , respectivement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".