Simulação do Progresso de doenças Foliares da Aveia por Redes Neurais Artificiais à Redução de Uso de Agrotóxicos
Bibliographic record
Abstract
Resumo.Uma ferramenta que possui aplicabilidade em diversas áreas e representa uma possibilidade eciente de simulação e otimização é a modelagem computacional.As redes neurais articias podem contribuir na simulação eciente do progresso de doenças foliares da aveia e contribuir em estratégias à redução de uso de agrotóxicos na aveia direcionada a alimentação humana.O objetivo do estudo é simular por redes neurais articias o progresso de doenças foliares de aveia envolvendo o ciclo de desenvolvimento, variáveis meteorológicas e o número de aplicações de fungicida.O delineamento experimental foi de blocos casualizados em esquema fatorial 3 x 5 para 3 cultivares de aveia branca e 5 condições de aplicação de fungicida, respectivamente, com três repetições.As redes neurais articiais mostraram alta capacidade de aprendizado na expressão da área foliar necrosada e simulam com eciência o progresso das doenças foliares ao longo do ciclo da aveia, oportunizando direcionar manejos que reduzam o uso do agrotóxico fungicida na garantia de produtividade com segurança alimentar.Palavras-chave.Avena sativa L., segurança alimentar, modelagem, inteligência articial 1 Introdução Uma ferramenta que tem auxiliado e qualicado o estudo em sistemas agrícolas é a modelagem computacional, oportunizando previsões e a resolução de problemas de alta complexidade [16,22].Nesta linha, a inteligência articial, vem se mostrando como uma possibilidade eciente na elaboração de modelos de simulação e otimização [7,23].As redes neurais articias (RNAs) representam um modelo baseado no funcionamento dos neurônios do cérebro humano.Possuem a capacidade de adquirir conhecimento através do reconhecimento de padrões e por meio de exemplos aprende e generaliza a informação gerando um modelo não-linear [10,13].O emprego de modelos via redes neurais articiais, vem sendo muito acessado na agricultura, com o intuito de auxiliar na resolução de diversos problemas, sejam tecnológicos e gerenciais, principalmente na predição das produtividades a partir de diferentes cenários [6,17].Uma cultura de inverno de grande destaque no sul do Brasil é a aveia branca (Avena sativa L.) Um cereal de importante valor a alimentação em virtude de suas características nutracêuticas [1,21].Durante seu cultivo, a aveia está sujeita ao aparecimento de doenças foliares, principalmente 1 cibele.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".