Incidencia, severidad y distribución espacial de Uromyces transversalis en una nueva región del Estado de México
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: En la región norte del Estado de México se ha reportado la enfermedad cuarentenaria llamada “roya transversal” del gladiolo, que afecta la calidad de su flor y cormo. El conocimiento de su comportamiento espacial es necesario para un manejo integrado. Objetivo: Modelar la distribución espacial de la roya transversal en plantaciones de gladiolo en los municipios de Ixtlahuaca y Jocotitlán del Estado de México, durante los ciclos primavera-verano y verano-otoño de 2013 y 2014. Metodología: Se determinó la incidencia y severidad en plantas de 121 puntos de muestreo georeferenciados por parcela para determinar su distribución espacial con técnicas geoestadistícas mediante el programa R. Resultados y conclusiones: La enfermedad estuvo ausente durante los dos ciclos de 2013, y el ciclo primavera-verano de 2014. Los síntomas y signos de la enfermedad se detectaron durante la etapa de espata del ciclo verano-otoño de 2014, con incidencias finales de 61.1 % en Ixtlahuaca y 75.8 % en Jocotitlán, se observaron pústulas en posición transversal respecto a las nervaduras de la hoja, además de uredosporas. La roya presentó una distribución espacial de tipo agregada durante las etapas fenológicas de espata y floración. El modelo que describió la dependencia espacial fue el de tipo lineal y pentaesférico.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".