PRINCIPAIS PRAGAS QUE AFETAM A CULTURA DO MILHO
Bibliographic record
Abstract
O Brasil é um dos maiores produtores de milho do mundo, mas diversos fatores atrapalham sua produção, principalmente a invasão de pragas que podem levar à perda de produtividade de até 100% se não for controlada. Assim, esse artigo aborda sobre algumas das principais pragas que afetam a cultura do milho destacando também as pragas subterrâneas que causam danos à essa cultura. Tem como objetivo discorrer sobre algumas das principais pragas que incidem na produtividade do milho. Para tanto, apresenta aspectos importantes sobre as principais pragas enfatizando possíveis manejos. A justificativa desse estudo está voltada para a possibilidade de ampliação das discussões relevantes sobre o tema em comento que podem servir para suscitar novos estudos. Tem como problemática norteadora o seguinte questionamento: Quais principais pragas que afetam a cultura do milho e o que pode ser feito para que haja controle de tais pragas? A metodologia de pesquisa é a bibliográfica que possibilitou conhecer e compreender diversos conceitos sobre a cultura do milho, bem como identificar manejos que incidem no controle das pragas do milho. A metodologia de pesquisa é a bibliográfica que possibilitou conhecer e compreender diversos conceitos sobre a cultura do milho, bem como identificar manejos que incidem no controle das pragas do milho. Os resultados desse estudo apontam que o processo de controle das pragas do milho pode ser feito de muitas maneiras, porém o manejo integrado é um dos mecanismos que apresenta positividade com a sua realização.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".